Il corso mira a illustrare le moderne soluzioni tecniche e metodologiche alla gestione dei big data, ovvero collezioni di dati destrutturati le cui dimensioni superano le capacità di memorizzazione, gestione e analisi tipiche dei tradizionali sistemi per basi di dati. Partendo dai requisiti delle moderne applicazioni per basi di dati, verranno affrontate le diverse problematiche di memorizzazione e uso dei big data, illustrando le architetture hardware e software che sono state proposte per la loro gestione. Gli argomenti che verranno trattati includono: il le architetture basate su cluster, il paradigma map-reduce, il Cloud computing, i sistemi NoSQL, gli strumenti e i linguaggi per l'analisi dei dati. Durante il corso si cercherà di coniugare aspetti metodologici e tecnologici mediante esercitazioni pratiche con l'ausilio di sistemi reali, seminari aziendali e svolgimento di progetti pratici.
scheda docente materiale didattico
- L'ecosistema Hadoop
- Cloud computing
- Elaborazione di big data (MapReduce, Hive, Spark)
- I sistemi NoSQL
- Tecniche di analisi di big data
- Sistemi e applicazioni
- Seminari aziendali
Materiale predisposto dal docente (disponibile sul sito Web del corso)
Mutuazione: 20802125 BIG DATA in Ingegneria informatica LM-32 N0 TORLONE RICCARDO
Programma
- Infrastrutture e paradigmi di programmazione per i big data- L'ecosistema Hadoop
- Cloud computing
- Elaborazione di big data (MapReduce, Hive, Spark)
- I sistemi NoSQL
- Tecniche di analisi di big data
- Sistemi e applicazioni
- Seminari aziendali
Testi Adottati
Martin J. Fowler, PramodkumarJ. Sadalage. "NoSQL Distilled: A Brief Guide to the Emerging World of Polyglot Persistence".Materiale predisposto dal docente (disponibile sul sito Web del corso)
Modalità Erogazione
Durante il corso verranno svolte lezioni frontali, esercitazioni pratiche, seminari su temi specifici e progetti da svolgere in gruppi.Modalità Valutazione
La verifica dell'apprendimento sarà basata: (i) sullo svolgimento di alcuni progetti pratici da svolgere in gruppo durante l'erogazione del corso e (ii) su una prova scritta individuale della durata di un'ora circa. Lo scritto è organizzato attraverso un certo numero di esercizi finalizzati a verificare il livello di comprensione effettiva dei concetti e la capacità degli studenti di applicarli in contesti reali. Compiti di esame degli anni precedenti sono disponibili sul sito del corso: http://torlone.dia.uniroma3.it/bigdata/