HOBOD 2022 — различия между версиями
VeLKerr (обсуждение | вклад) |
VeLKerr (обсуждение | вклад) (→Важные ссылки) |
||
| Строка 7: | Строка 7: | ||
* [https://t.me/+f64z3UiR3yA4N2Ni Чат курса] | * [https://t.me/+f64z3UiR3yA4N2Ni Чат курса] | ||
* [http://bit.ly/bigdata-2022-signup Регистрация] | * [http://bit.ly/bigdata-2022-signup Регистрация] | ||
| − | * [ Таблица с оценками] | + | * [https://docs.google.com/spreadsheets/d/16eF4JYYZFHsule7MD5HSwpHeHbofL6rB_O-XJzI0TW4/edit?usp=sharing Таблица с оценками] |
| + | * [https://docs.google.com/spreadsheets/d/16eF4JYYZFHsule7MD5HSwpHeHbofL6rB_O-XJzI0TW4/edit#gid=192694011 Лог проверки ДЗ] | ||
== Материалы == | == Материалы == | ||
Версия 18:15, 20 июня 2022
Содержание
Общие сведения
- Семестр: 10 (5й курс)
- Форма контроля: экзамен
Важные ссылки
Материалы
- Видео занятий. Доступ только по почте @phystech.edu.
- Слайды презентаций
- Коды семинаров
Домашние задания
Если нет ни одной домашки, будет неуд. даже если вы набрали > 2.5.
Планируется 6 домашних заданий.
- Каждое оценивается максимум в 1,5 балла.
- За сдачу позже мягкого дедлайна -50%
- За сдачу позже жёсткого -75%. Со штрафом -75% можно сдавать до экзамена.
Дедлайны по домашкам
| Домашка | Мягкий deadline | Жёсткий deadline |
|---|---|---|
| MapReduce | -- | -- |
| Hive | -- | -- |
| Spark | -- | -- |
| RealTime & Kafka | -- | -- |
| HBase / Casssandra | -- | -- |
| Google Spanner | -- | -- |
В идеальном случае за домашние задания можно получить 9 баллов.
Бонус
Бонус начисляется за:
- активное участие в семинарах,
- помощь коллегам в чате курса.
Возможно получить до 1 балла. Количество студентов, которым может быть начислен бонус, неограничено.
Экзамен
Экзамен состоится 30.06 в 10:00. Он будет проходить через Прокторинг.
Является необязательным.
- вопросы по всему курсу,
- 30 минут времени
- возможна устная защита по окончанию 30 минут
- Максимальная оценка: 2 балла.
Перезачет курса
Если вы хотите перпезачесть курс, просьба заполнить форму до 29.06.2022.
Курс PD-2019 (a.k.a. МВС) не перезасчитывается т.к. ХОБОД является его продолжением.
Список рекомендуемых материалов
Основная
- Tom White, Hadoop: The Definitive Guide, 4th Edition Storage and Analysis at Internet Scale, Publisher: O'Reilly, Media Release Date: April 2015
- Karau, H., Konwinski, A., Wendell, P., & Zaharia, M, Learning Spark: Lightning-Fast Big Data Analysis
- Holden Karau et al. Learning Spark. Lightning-fast Data Analytics. Preview Edition. O’Reilly, 2015.
Дополнительная
- Chuck Lam. Hadoop in Action. New York: Manning Publications co., 2011.
- Alex Holmes , "Hadoop in Practice", 2012
- Martin Fowler, "NoSQL", 2013
- Eric Redmond, Jim R. Wilson, "Seven Databases in Seven Weeks", 2012
- Jonathan Leibiusky, "Getting Started with Storm", 2012
- Donald Miner, Adam Shook. MapReduce Design Patterns. O’Reilly, 2013.
- Arun C. Murthy et al. Apache Hadoop YARN. Addison-Wesley, 2014.
- Spark Core Programming. TutorialsPoint, 2015.
- Dario Simonassi, Gabriel Eisbruch, Jonathan Leibiusky. Getting Started with Storm. O’Reilly, 2012.
- Edward Capriolo, Dean Wampler, and Jason Rutherglen. Programming Hive. O’Reilly, 2012.
- Lars George. HBase: The Definitive Guide. O’Reilly, 2011.
- Eben Hewitt. Cassandra: The Definitive Guide. O’Reilly, 2011.
