Posez n’importe quelle question sur les cours, conférences, exercices, recherches, actualités, etc. de l’EPFL ou essayez les exemples de questions ci-dessous.
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Couvre les fondamentaux des écosystèmes de big data, en se concentrant sur les technologies, les défis et les exercices pratiques avec le HDFS d'Hadoop.
Explore les défis du Big Data, l'informatique distribuée avec Spark, les RDD, la configuration matérielle requise, MapReduce, les transformations et Spark DataFrames.
Déplacez-vous dans les techniques avancées d'optimisation Spark, en mettant l'accent sur la partition des données, les opérations de shuffle et la gestion de la mémoire.
Explore l'optimisation des opérations de jointure dans les systèmes distribués, la correction de l'asymétrie et l'introduction de l'algorithme 1-Bucket-Theta.
Présente le modèle de programmation MapReduce pour l'informatique distribuée, en mettant l'accent sur sa vision et ses mécanismes de sous-développement.
Examine la conception d'un système d'exécution distribué à usage général, couvrant les défis, les cadres spécialisés, la logique de contrôle décentralisée et les remaniements de haute performance.
Explore Apache Hive pour l'entreposage de données, les formats de données et la partition, avec des exercices pratiques dans la requête et la connexion à Hive.
Couvre les outils de science des données, Hadoop, Spark, les écosystèmes des lacs de données, le théorème CAP, le traitement par lots vs. flux, HDFS, Hive, Parquet, ORC, et l'architecture MapReduce.
Couvre les pratiques exemplaires et les lignes directrices pour les mégadonnées, y compris les lacs de données, l'architecture typique, les défis et les technologies utilisés pour y remédier.
Couvre les meilleures pratiques et les lignes directrices pour les mégadonnées, y compris les lacs de données, l'architecture, les défis et les technologies comme Hadoop et Hive.
Couvre les concepts d'algèbre abstraite en utilisant des classes de type dans Scala, y compris la définition des monoïdes, la généralisation des fonctions de réduction et les lois de classe de type.
Explore la localisation des données dans la planification des décisions pour les plates-formes multi-locataires et discute de l'architecture d'Hadoop, des optimisations du moteur d'exécution et des stratégies de tolérance aux pannes.
Explore l'allocation statique des ressources et les conteneurs de ressources dans les cadres de calcul distribués, en mettant l'accent sur la souplesse et l'efficacité apportées par YARN.
