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 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.
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.
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.
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.
Explore l'efficacité des commérages dans les systèmes décentralisés, en mettant l'accent sur la réduction des doubles emplois et la réduction du trafic grâce à de meilleures techniques de commérages.
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.
Explore l'analyse de flux de données pour l'optimisation, y compris la résolution d'équations, les variables en direct, l'atteinte de définitions et les expressions très occupées.
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 la programmation des microcontrôleurs, la protection de la mémoire, l'optimisation du code, le débogage, la gestion de projet et le contrôle matériel.
Couvre les techniques de manipulation des données à l'aide de Hadoop, en se concentrant sur les bases de données axées sur les lignes et les colonnes, les formats de stockage populaires et l'intégration HBase-Hive.
Explore les défis et les solutions pour les processeurs de datacenter, en mettant l'accent sur l'efficacité, les problèmes de cache, la prévision des branches et les optimisations architecturales.
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 les défis du Big Data, l'informatique distribuée avec Spark, les RDD, la configuration matérielle requise, MapReduce, les transformations et Spark DataFrames.
Explore l'efficacité des commérages dans les systèmes décentralisés, couvrant les protocoles, les besoins d'interaction et l'optimisation de la bande passante, ainsi que les algorithmes de recherche et les optimisations.
