Параллельные и распределённые вычисления

Материал из Public ATP Wiki
Версия от 19:47, 21 января 2019; 93.175.9.185 (обсуждение) (Семинаристы)
(разн.) ← Предыдущая | Текущая версия (разн.) | Следующая → (разн.)
Перейти к: навигация, поиск

Общие сведения

Материалы занятий

Распределённая часть

Преподаватели

  • Модуль "Обработка больших данных":
    • Ивченко Олег,
    • Штохов Александр
  • Модуль "Отказоустойчивые распределенные системы":
    • Липовский Роман

Семинаристы

  • Долуденко Алексей
  • Ивченко Олег
  • Ахтямов Павел
  • Сурин Михаил

Теоретический трек (лекции)

  1. Распределённые файловые системы (GFS, HDFS). Её составляющие. Их достоинства, недостатки и сфера применения. Чтение и запись в HDFS. HDFS APIs: WebUI, shell, Java API.
  2. Парадигма MapReduce. Основная идея, формальное описание. Обзор реализаций. API для работы с Hadoop (Native Java API vs. Streaming), примеры.
  3. Типы Join'ов и их реализации в парадигме MR. Паттерны проекттирования MR (pairs, stripes, составные ключи). PageRank в MR. Планировщик задач в YARN.
  4. SQL поверх BigData.

Практический трек (семинары)

  1. Устройство Hadoop-кластера, HDFS CLI, Web API, внутреннее устройство HDFS.
  2. Hadoop streaming API. Простейшая программа на MapReduce (подсчёт слов в тексте). Её модификации. Инструменты отладки в MapReduce
  3. Advanced HDFS shell. Hadoop Java API, Joins в MapReduce, Счётчики в MapReduce.
  4. Apache Hive. Язык HiveQL, его расширения (Hive Streaming, User defined functions).

P.S.

Если имеются проблемы с доступами на какой-нибудь из сервисов, напишите сюда.

Параллельная часть

Преподаватели

Сальников Алексей Николаевич

Семинаристы

  • Долуденко Алексей
  • Сальников Алексей Николаевич
  • Котельников Алексей
  • Сурин Михаил
  • Ахтямов Павел

Теоретический трек (лекции)

Практический трек (семинары)