Методы и системы обработки больших данных (осень 2018) — различия между версиями

Материал из Wiki - Факультет компьютерных наук
Перейти к: навигация, поиск
(Added Seminar 2)
Строка 8: Строка 8:
  
  
===Отчетность по курсу и критерии оценивания===
+
==Отчетность по курсу и критерии оценивания==
  
 
В курсе предусмотрены следующие отчетные мероприятия:
 
В курсе предусмотрены следующие отчетные мероприятия:
Строка 21: Строка 21:
 
* '''Test_Score''' - суммарное количество баллов за тесты.
 
* '''Test_Score''' - суммарное количество баллов за тесты.
  
===Программа занятий===
+
==Программа занятий==
 +
 
 
{| class="wikitable"
 
{| class="wikitable"
 
|-
 
|-

Версия 22:49, 12 сентября 2018

Лектор: Алексей Драль

Семинаристы: Павел Ахтямов, Артем Козлов

Контакты: по всем организационным вопросам просьба писать на почту big_data_hse_fall_2018@bigdatateam.org.

У курса есть чат в Telegram. Объявления по курсу вывешиваются в чате!


Отчетность по курсу и критерии оценивания

В курсе предусмотрены следующие отчетные мероприятия:

  • тест на проверку знаний по материалам лекции и семинара (5 баллов за каждый тест) (13 недель)
  • практическое домашнее задание (50 баллов x (количество недель на задание) за каждое домашнее задание) (13 недель)

Итоговая оценка складывается следующим образом:

Score = (HW_Score + Test_Score) / 50, где

  • HW_Score - суммарное количество баллов за домашние задания;
  • Test_Score - суммарное количество баллов за тесты.

Программа занятий

Неделя Дата Название Материалы
1 06.09 Лекция: Понятие "большие данные". Постановка задачи обработки и хранения больших. Примеры применения больших данных в IT индустрии. Основные проблемы в работе распределенных систем. Виды отказов узлов, связей между узлами. Устройство GFS, HDFS. Процесс восстановления HDFS. презентация
1 06.09 Семинар: Устройство HDFS кластера. HDFS CLI (интерфейс командной строки HDFS). Пользовательский интерфейс NameNode. Решение задач на вычисление объемов вычислительных ресурсов кластера.
2 20.09 Лекция: MapReduce. Операции Map, Reduce. Distributed Shell как пример MapReduce задачи. Формальная модель парадигмы MapReduce. Задача подсчета слов в датасете (Word Count) Обеспечение отказоустойчивости в MapReduce. Сравнение MapReduce v1 и YARN. История развития MapReduce. MapReduce Streaming на примере Python.
2 20.09 Семинар: Решение задач MapReduce Streaming: подсчет количества слов, стоп-слов в Википедии, парсинг логов Apache. Distributed Cache. Метод Монте-Карло и большие данные.