HOBOD 2022

Общие сведения

• Семестр: 10 (5й курс)
• Форма контроля: экзамен

Важные ссылки

• План курса
• Чат курса
• Регистрация
• Таблица с оценками
• Лог проверки ДЗ

Технические ссылки

• Форма для проблем с инфраструктурой АТП
• В случае проблем с кластером MPI, пишите на parallel-cluster-atp@googlegroups.com.

Сервер Gitlab

На данный момент сервер находится по адресу https://gitlab2.atp-fivt.org/, на котором наблюдаются проблемы с сертификатом SSL.

Если вы наблюдаете проблему

 fatal: unable to access 'https://gitlab2.atp-fivt.org/...': server certificate verification failed. CAfile: /etc/ssl/certs/ca-certificates.crt CRLfile: none 

, временно отключите проверку сертификата

git config --global http.sslVerify "false"

.

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

1. Tom White, Hadoop: The Definitive Guide, 4th Edition Storage and Analysis at Internet Scale, Publisher: O'Reilly, Media Release Date: April 2015
2. Karau, H., Konwinski, A., Wendell, P., & Zaharia, M, Learning Spark: Lightning-Fast Big Data Analysis
3. Holden Karau et al. Learning Spark. Lightning-fast Data Analytics. Preview Edition. O’Reilly, 2015.

Дополнительная

1. Chuck Lam. Hadoop in Action. New York: Manning Publications co., 2011.
2. Alex Holmes , "Hadoop in Practice", 2012
3. Martin Fowler, "NoSQL", 2013
4. Eric Redmond, Jim R. Wilson, "Seven Databases in Seven Weeks", 2012
5. Jonathan Leibiusky, "Getting Started with Storm", 2012
6. Donald Miner, Adam Shook. MapReduce Design Patterns. O’Reilly, 2013.
7. Arun C. Murthy et al. Apache Hadoop YARN. Addison-Wesley, 2014.
8. Spark Core Programming. TutorialsPoint, 2015.
9. Dario Simonassi, Gabriel Eisbruch, Jonathan Leibiusky. Getting Started with Storm. O’Reilly, 2012.
10. Edward Capriolo, Dean Wampler, and Jason Rutherglen. Programming Hive. O’Reilly, 2012.
11. Lars George. HBase: The Definitive Guide. O’Reilly, 2011.
12. Eben Hewitt. Cassandra: The Definitive Guide. O’Reilly, 2011.

• Интересные ссылки