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Modèles de programmation : aperçu et exemples

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Dans cours

CS-422: Database systems

This course is intended for students who want to understand modern large-scale data analysis systems and database systems. It covers a wide range of topics and technologies, and will prepare students to be able to build such systems as well as read and und ...

Description

Cette séance de cours couvre différents modèles de programmation pour le traitement des mégadonnées, en comparant MapReduce avec des modèles plus puissants comme Spark et Dryad. Il explique les concepts des DAG, des langages déclaratifs, de la programmation fonctionnelle et des langages spécifiques au domaine. La présentation se décline également dans les DDR de Spark, les actions, les transformations, l'évaluation paresseuse et les optimisations. En outre, il traite des choix de conception des systèmes de mégadonnées concernant le stockage, les modèles de programmation, les moteurs d'exécution, la gestion des ressources et la tolérance aux défauts.

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Enseignant·e

Anastasia Ailamaki

Expertise SystÃ¨mes de gestion de bases de donnÃ©es, applications scientifiques, architecture des ordinateurs Enseignement et PhD Doctorant·es actuel·les Hamish Nicholson, Anna Herlihy, Yi Jiang, Eleni Zapridou, Georgiy Konstantinovich Lebedev, Ioanna Tsakalidou A dirigé les thèses EPFL de Farhan Tauheed, Radu Ioan Stoica, Manos Athanassoulis, Pinar Tözün, Adrian Daniel Popescu, Ioannis Alagiannis, Renata Borovica-Gajic, Danica Porobic, Iraklis Psaroudakis, Manos Karpathiotakis, Matthaios Alexandros Olma,

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Concepts associés (31)

Programmation déclarative

vignette|Binario cropped. La programmation déclarative est un paradigme de programmation qui consiste à créer des applications sur la base de composants logiciels indépendants du contexte et ne comportant aucun état interne. Autrement dit, l'appel d'un de ces composants avec les mêmes arguments produit exactement le même résultat, quel que soit le moment et le contexte de l'appel. En programmation déclarative, on décrit le quoi, c'est-à-dire le problème.

Optimizing compiler

In computing, an optimizing compiler is a compiler that tries to minimize or maximize some attributes of an executable computer program. Common requirements are to minimize a program's execution time, memory footprint, storage size, and power consumption (the last three being popular for portable computers). Compiler optimization is generally implemented using a sequence of optimizing transformations, algorithms which take a program and transform it to produce a semantically equivalent output program that uses fewer resources or executes faster.

Optimisation de code

En programmation informatique, l'optimisation de code est la pratique consistant à améliorer l'efficacité du code informatique d'un programme ou d'une bibliothèque logicielle. Ces améliorations permettent généralement au programme résultant de s'exécuter plus rapidement, de prendre moins de place en mémoire, de limiter sa consommation de ressources (par exemple les fichiers), ou de consommer moins d'énergie électrique. La règle numéro un de l'optimisation est qu'elle ne doit intervenir qu'une fois que le programme fonctionne et répond aux spécifications fonctionnelles.

Peephole optimization

Peephole optimization is an optimization technique performed on a small set of compiler-generated instructions; the small set is known as the peephole or window. Peephole optimization involves changing the small set of instructions to an equivalent set that has better performance.

Stratégie d'évaluation (informatique)

Un langage de programmation utilise une stratégie d'évaluation pour déterminer « quand » évaluer les arguments à l'appel d'une fonction (ou encore, opération, méthode) et « comment » passer les arguments à la fonction. Par exemple, dans l'appel par valeur, les arguments doivent être évalués avant d'être passés à la fonction. La stratégie d'évaluation d'un langage de programmation est spécifiée par la définition du langage même. En pratique, la plupart des langages de programmation (Java, C...

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Séances de cours associées (64)

Écosystème Spark: Choix architecturaux

Explore les choix architecturaux de l'écosystème Spark, y compris les RDD et la tolérance aux pannes.

Écosystème Hadoop : Choix architecturaux et programmation MapReduce

Explore l'architecture de l'écosystème Hadoop et le modèle de programmation MapReduce, en mettant l'accent sur les forces et les limites.

Compiler Extension Lab

Couvre le Compiler Extension Lab, en se concentrant sur l'ajout de nouvelles fonctionnalités à un compilateur de langage fonctionnel simple.

Optimisation des requêtes récursives

Explore l'optimisation des requêtes récursives dans les systèmes de bases de données à l'aide de Datalog et semi-rings, en discutant des défis et des solutions dans l'analyse des données.

Programmation pour ingénieurs : Techniques MATLAB avancées

Explore les techniques avancées de MATLAB, en mettant l'accent sur la vectorisation, la fonction «trouver» et la manipulation de tracés.

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Optimisation de code

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Stratégie d'évaluation (informatique)

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