Параллельные и распределённые вычисления 2019 — различия между версиями
м (→Общие сведения) |
м (→Список рекомендуемых материалов) |
||
| Строка 30: | Строка 30: | ||
= Список рекомендуемых материалов = | = Список рекомендуемых материалов = | ||
* Параллельная часть | * Параллельная часть | ||
| − | + | # [https://d1b10bmlvqabco.cloudfront.net/attach/jz6s27kehkt1yl/jrswc6qfy9w3fv/k0e4khsqjq4a/GrishaginVAParallelnoeprogrammirovanienaosnoveMPI.pdf Методичка по MPI] | |
| − | + | # [https://d1b10bmlvqabco.cloudfront.net/attach/jz6s27kehkt1yl/jrswc6qfy9w3fv/k0ms1yc9wnat/openmp.pdf Методичка по OpenMP] | |
* Распределённая часть (лекции) | * Распределённая часть (лекции) | ||
# [https://docs.google.com/presentation/d/1206T54F84HDhKbScxrDFzLnERRGwu0oLrbWEJ3mT9GI Распределённые файловые системы (GFS, HDFS). Её составляющие. Их достоинства, недостатки и сфера применения. Чтение и запись в HDFS. HDFS APIs: WebUI, shell, Java API] | # [https://docs.google.com/presentation/d/1206T54F84HDhKbScxrDFzLnERRGwu0oLrbWEJ3mT9GI Распределённые файловые системы (GFS, HDFS). Её составляющие. Их достоинства, недостатки и сфера применения. Чтение и запись в HDFS. HDFS APIs: WebUI, shell, Java API] | ||
Версия 13:27, 9 октября 2019
Содержание
Общие сведения
- Семестр: 5 (третий курс)
- Форма контроля: зачет
- Форма регистрации на курс
- Таблица с оценками
- Телеграм-чат курса
Материалы занятий
Преподаватели
- Лекторы:
- Долуденко Алексей (tg: @adoludenko)
- Ивченко Олег (tg: @velkerr)
- Семинаристы:
- Бабин Олег (791)
- Булгакова Дарья (792)
- Долуденко Алексей (793, 796)
- Ахтямов Павел (794)
- Чернецкий Аркадий (795)
- Иванова Юлия (797)
- Ивченко Олег (798, 7910)
Критерии получения оценки
После дедлайна задачи можно сдавать лишь с -50% от максимальной оценки.
Список рекомендуемых материалов
- Параллельная часть
- Распределённая часть (лекции)
- Распределённые файловые системы (GFS, HDFS). Её составляющие. Их достоинства, недостатки и сфера применения. Чтение и запись в HDFS. HDFS APIs: WebUI, shell, Java API
- Парадигма MapReduce. Основная идея, формальное описание. Обзор реализаций. API для работы с Hadoop (Native Java API vs. Streaming), примеры
- Типы Join'ов и их реализации в парадигме MR. Паттерны проекттирования MR (pairs, stripes, составные ключи). PageRank в MR. Планировщик задач в YARN
- SQL поверх BigData
- Распределённая часть (семинары)
- Устройство Hadoop-кластера, HDFS CLI, Web API, внутреннее устройство HDFS
- Hadoop streaming API. Простейшая программа на MapReduce (подсчёт слов в тексте). Её модификации. Инструменты отладки в MapReduce.
- Advanced HDFS shell. Hadoop Java API, Joins в MapReduce, Счётчики в MapReduce
- Apache Hive. Язык HiveQL, его расширения (Hive Streaming, User defined functions)
