Traîtement distribué des données (Master 1 ISD)

Liens collaborate temporaire

Le premier cours sera en présentiel et disponible dans la session collaborate disponible ici.

But du cours

Ce cours a un objectif double :

  1. Comprendre l'impact de la distribution sur le traîtement de données
  2. Proposer une introductions à diverses technologies

Pré-requis

La compréhension du cours nécessite les pré-requis suivants :

Plan du cours, supports de cours et de TP

  1. Présentation du cours
  2. Problèmes de concurrence : Rappels Java, Threads, mmap (cours 1 en HTML5, cours 1 en PDF et version imprimable).
    L'énoncé du TP 1, le projet Eclipse à importer ainsi qu'un tutoriel basique pour Eclipse.
    Le corrigé du TP 1 ainsi que le code Eclipse à importer.
  3. Contrôle de concurrence des bases de données relationnelles, (cours 2 en HTML5, cours 2 en PDF et version imprimable).
    L'énoncé du TP 2 ainsi que le projet Eclipse à importer.
    Le corrigé du TP 2 ainsi que le code Eclipse à importer.
  4. Données massives : Map/Reduce, Hadoop, Hive, (cours 3 en HTML5, cours 3 en PDF et version imprimable).
    L'énoncé du TP 3 ainsi que le projet Eclipse à importer. Les fichiers texte.
    Le corrigé du TP 3 ainsi que le projet Eclipse à importer.
  5. Données massives : Spark (cours 4 en HTML5, cours 4 en PDF et version imprimable).
    L'énoncé du TP 4 ainsi que les fichiers texte et le squelette de code Python.

Examens passés