CODICE | 61884 |
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ANNO ACCADEMICO | 2017/2018 |
CFU | 9 cfu al 1° anno di 9014 INFORMATICA (LM-18) GENOVA |
SETTORE SCIENTIFICO DISCIPLINARE | INF/01 |
LINGUA | Inglese |
SEDE | GENOVA (INFORMATICA) |
PERIODO | 1° Semestre |
MATERIALE DIDATTICO | AULAWEB |
Quando la dimensione dei dati strutturati e non supera la capacità dei sistemi di gestione dati tradizionali, sono necessari nuovi strumenti e metodi per l'acquisizione, l'archiviazione e la gestione degli stessi. Tali enormi quantità di dati sono in genere memorizzati in ambienti distribuiti su larga scala, elaborate utilizzando specifici ambienti, possono essere già disponibili o arrivare come un flusso continuo in fase di elaborazione, e richiedere strumenti specifici per la loro gestione.
Students will be provided with a sound grounding on theoretical, methodological, and technological fundamentals concerning data management for advanced data processing architectures, with a specific reference to large-scale distributed environments. Students will learn key elements of NoSQL and stream-based systems as well as basic issues in parallel and distributed query processing, multi-query processing, and high-throughput transactional systems. Students will be involved in project activities.
Lezioni, progetto e studio a casa
Introduzione alla gestione dati in ambienti distribuiti
Introduzione ai Big Data
Introduzione alle architetture distribuite
Principi di gestione dei dati su larga scala
Approcci architetturali alla gestione dati su larga scala
Ambienti per elaborazioni di dati su larga scala (data-intensive computing)
Batch processing e il paradigma Map-Reduce
Da (Hadoop) Map-reduce a Spark
Linguaggi di alto livello per elaborazioni di dati su larga scala
Sistemi per la gestione dati su larga scala
Introduzione ai sistemi NoSQL
I modelli NoSQL
I sistemi column-family
I sistemi basati sui grafi
Gestioni di flussi di dati
Introduzione alla gestione di flussi di dati
Modelli e linguaggi per la gestione di flussi di dati
Gestione di flussi di dati su larga scala
Serge Abiteboul, Ioana Manolescu, Philippe Rigaux, Marie-Christine Rousset, Pierre Senellart. Web Data Management. Cambridge University Press, 2011.
Martin Kleppmann. Designing Data-Intensive Applications. O'Reilly, 2017.
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Materiale e riferimenti aggiuntivi forniti dai docenti.
Ricevimento: Su appuntamento, via email. Stanza: Valle Puggia – 327
BARBARA CATANIA (Presidente)
LAURA DI ROCCO
GIOVANNA GUERRINI
ELENA ZUCCA
Lezioni, progetto e studio a casa
Martedi' 17 ottobre 2017.
Esame scritto e orale (include discussione progetto)
I dettagli sulle modalità di preparazione per l’esame e sul grado di approfondimento di ogni argomento verranno forniti nel corso delle lezioni.
Durante il semestre, verranno proposte alcune prove in itinere (teoriche e pratiche) che gli studenti dovranno svolgere a piccoli gruppi, e un progetto, da svolgere e consegnare al momento della prova di esame scritta.
Nel caso di valutazione positiva delle prove in itinere:
Nel caso di valutazione negativa delle prove in itinere o nel caso in cui queste prove non vengano svolte:
Data | Ora | Luogo | Tipologia | Note |
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16/02/2018 | 09:00 | GENOVA | Esame su appuntamento | |
27/07/2018 | 09:00 | GENOVA | Esame su appuntamento | |
21/09/2018 | 09:00 | GENOVA | Esame su appuntamento | |
28/02/2019 | 09:00 | GENOVA | Esame su appuntamento |