TDT4225
Store, distribuerte datamengder
Høst
Trondheim
Engelsk
Om emnet
Faglig innhold
Introduksjon til store og distribuerte datamengder. Introduksjon til distribuerte teknikker. Hvordan lage dataintensive applikasjoner? Pålitelighet, skalerbarhet og vedlikeholdbarhet; hvordan vi kan designe og oppnå disse egenskapene. Datamodeller og spørrespråk. Indeksering- og datalagringsmetoder. Datarepresentasjon, replikering, partisjonering og transaksjoner. Feilmodeller, konsistens og konsensus.
Læringsmål
Læringsutbytte
Kunnskaper:
Ved fullføring av emnet, skal kandidaten kunne forklare
1. pålitelige, skalerbare og vedlikeholdebare distribuerte systemer
2. datamodeller og tilhørende spørrespråk
3. indekserings- og datalagringsmetoder
4. formater for koding av data
5. modeller for replikering
6. modeller for partisjonering
7. transaksjonsteori og samtidighet
8. feilmodeller
9. konsistens og konsensus
10. synkronisering av distribuerte klokker
11. distribuert debugging
12. innholdsleveransenettverk
13. databaser-som-en-tjeneste
14. pålitelige datasystemer
Ferdigheter:
Ved fullføring av emnet skal kandidaten kunne
1. utvikle programmer med stordata som bruker standard databaseløsninger.
2. evaluere eksisterende systemer og løsninger for distribuert lagring og forvaltning av data
3. sette sammen teknikker for å bygge gitte egenskaper i et distribuert system.
4. utvikle nye systemer for distribuert lagring og forvaltning av data.
Generell kompetanse:
Ved fullføring av emnet skal kandidaten kunne forklare distribuerte systemer
Læringsformer og aktiviteter
Forelesninger, øvinger, prosjekt og selvstudium.
Det er obligatoriske øvinger i emnet.
Det er to prosjekter som involverer programmering med stordata og gjøres i små grupper. Hver av disse teller 20 % av endelig karakter i emnet. Totalt: 40 %.
Eksamen teller 60 % av endelig karakter i emnet.