МОВС Обработка и анализ больших массивов данных, BigData (ММОВС22, 5-6 модули) — различия между версиями
м (UPD after sem9) |
|||
| Строка 51: | Строка 51: | ||
| Конец пятого модуля | | | Конец пятого модуля | | ||
|- | |- | ||
| − | | style="background:#eaecf0;" | '''10''' [[ Запись]] || [[ Ноутбук]] Green Plum, BI || || | + | | style="background:#eaecf0;" | '''10''' [[https://www.youtube.com/watch?v=U_3V6CK02G4&list=PLmA-1xX7IuzAkhOWHn5n-Rh3Y1NoruOQ_ Запись]] || [[ Ноутбук]] Green Plum, BI || || |
|- | |- | ||
| style="background:#eaecf0;" | '''11''' [[ Запись]] || [[ Ноутбук]] AirFlow || || | | style="background:#eaecf0;" | '''11''' [[ Запись]] || [[ Ноутбук]] AirFlow || || | ||
| Строка 87: | Строка 87: | ||
# [https://contest.yandex.ru/contest/53118/enter Контест "MapReduce Python"], '''Дедлайн: 15.10 (Вс), 23:59 GMT+3''' | # [https://contest.yandex.ru/contest/53118/enter Контест "MapReduce Python"], '''Дедлайн: 15.10 (Вс), 23:59 GMT+3''' | ||
# [https://contest.yandex.ru/contest/53927/enter Контест "Hive"], '''Дедлайн: 23.10 (Пон.), 23:59 GMT+3''' | # [https://contest.yandex.ru/contest/53927/enter Контест "Hive"], '''Дедлайн: 23.10 (Пон.), 23:59 GMT+3''' | ||
| − | # | + | # [https://contest.yandex.ru/contest/55559], '''Дедлайн: 12.10 (Вс.), 23:59 GMT+3''' |
# | # | ||
# | # | ||
Версия 14:27, 9 ноября 2023
Содержание
О курсе
На нашем курсе мы поговорим про то, что такое большие данные, где хранить их, как их обрабатывать, как можно с ними работать и как давать доступ к данным другим людям.
Так как наш курс длится всего два модуля, а тема бигдаты настолько широка, что для ее глубокого изучения не хватит и двух лет, то мы разберем только самый необходимый теоретический минимум, а остальное время посвятим принципам работы популярных инструментов.
Занятия проводятся в Zoom по понедельникам в 19:40. Семинары по проектной части курса - в некоторые четверги также в 19:40
Контакты
Чат курса в TG: https://t.me/+jjXJ4m1O8shiNTcy
Преподаватель: Максим Стаценко
| Ассистент | Telegram |
|---|---|
| Андрей Дядюнов | @mr_dyadyunov |
| Андрей Бабынин | @maninoffice |
Материалы курса
Ссылка на плейлист курса на YouTube: YouTube-playlist
Ссылка на GitHub с материалами курса: GitHub repository
Яндекс.Диск с материалами курса: https://disk.yandex.ru/d/9QZ_6UIZvwvzhg
| Занятие | Тема | Дата | Доп. материалы |
|---|---|---|---|
| 1 [Запись] | [Слайды] Вводная: что есть бигдата, что будет на курсе | 04.09.23 | На занятии упомянались: "Dama DMBOK2", статья "BigData is Dead". После -- Видео Димы Аношина про 2 типа инженеров данных |
| 2 [Запись] | [Слайды] HDFS: принципы и основы. Основные компоненты Hadoop | 11.09.23 | |
| 3 [Запись] | Ноутбук MapReduce over Python: Азы | 18.09.23 | Доклад "Многоликая pandas", Павел Филонов |
| 4 [Запись] | Ноутбук MapReduce over Python: Join / Group By | 25.09.23 | |
| 5 [Запись] | [Слайды] Hive | 29.09.23 | |
| 6 [Запись] | [Слайды] YARN | 02.10.23 | |
| 7 [Запись] | [Слайды] Parquet/ORC колоночный формат | 05.10.23 | |
| 8 [Запись] | [Слайды] Spark Batch + Zeppelin | 16.10.23 | |
| 9 [Запись] | Ноутбук Объектная модель | 23.10.23 | |
| 10 [Запись] | Ноутбук Green Plum, BI | ||
| 11 Запись | Ноутбук AirFlow | ||
| 12 Запись | Ноутбук ClickHouse | ||
| 13 Запись | Ноутбук Kafka | ||
| 14 Запись | Ноутбук SparkStreaming | ||
| 15 Запись | Ноутбук Логические архитектуры таблиц | ||
| 16 Запись | Ноутбук DQ + DataLineage, DWH over S3 | ||
| 17 Запись | Ноутбук Key-Value хранилища: HBase, Cassandra | ||
| 18 Запись | Ноутбук Проблемы очень больших данных | ||
| 19 Запись | Ноутбук Защиты проектов | ||
| 20 Запись | Ноутбук Защиты проектов |
Записи консультаций
Формула оценивания
Оценка = 0.3*ОПроект + 0.7*ОДЗ
Домашние задания
Инвайт в Anytask: JWlwe2m
- Контест "Map & Reduce", Дедлайн: 08.10 (Вс), 23:59 GMT+3
- Контест "MapReduce Python", Дедлайн: 15.10 (Вс), 23:59 GMT+3
- Контест "Hive", Дедлайн: 23.10 (Пон.), 23:59 GMT+3
- [1], Дедлайн: 12.10 (Вс.), 23:59 GMT+3
Проект
Результат проекта: имеющая практический смысл система, которая:
- производит регулярную загрузку данных в хранилище;
- обрабатывает эти данные в хранилище;
- имеет какой-то интерфейс к обработанным данным.
+ Документация к системе, в которой описаны:
- компоненты системы;
- причины использования тех или иных решений;
- назначение системы.
На этапе приёмки проекта будут проверяться и оцениваться:
- практическая полезность (лучше согласовать с преподавателем и договориться заранее) и работоспособность системы [0 - 3 балла]
- наличие регулярной загрузки новых данных в хранилище (Apache Spark Streaming // AirFlow) [0 - 2 балла]
- наличие регулярной обработки данных после их загрузки (AirFlow) [0 - 3 балла]
- наличие UI (web-интерфейс // Telegram Bot // дашборд в DataLens) [0 - 2 балла]
Литература
- «Hadoop: The Definitive Guide», Tom White
- «Spark для профессионалов», Сэнди Риза, Ури Лезерсон, Шон Оуэн и Джош Уиллс
- Та самая "книжка с кабанчиком" «Designing Data-Intensive Applications» by Martin Kleppman
- «Big Data: Principles and Best Practices Of Scalable Real-Time Data Systems» by Nathan Marz and James Warren
