Universität Passau
5970V Vorlesung: Scaling Database Systems - Details
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Allgemeine Informationen

Untertitel
Veranstaltungsnummer 5970V
Semester WiSe 20/21
Aktuelle Anzahl der Teilnehmenden 318
erwartete Teilnehmendenanzahl 150
Heimat-Einrichtung Lehrstuhl für Informatik mit Schwerpunkt Skalierbare Datenbanksysteme
Veranstaltungstyp Vorlesung in der Kategorie Lehre (mit Prüfung)
Erster Termin Mi., 04.11.2020 12:00 - 14:00 Uhr
Art/Form
Literatur
• Auswahl wissenschaftlicher Publikationen zu Google File System, BigTable, Hadoop
• Anand Rajaraman, Jeffrey Ullman: Mining of Massive Datasets, Cambridge University Press, 2020
• Martin Kleppmann: Designing Data-Intensive Applications, O'Reilly, 2017


(1)
Martin Kleppmann: Designing Data-Intensive Applications, O'Reilly, 2017.

(2)
MapReduce Design Patterns
https://www.oreilly.com/library/view/mapreduce-design-patterns/9781449341954/

(3)
Hadoop in Action
https://www.manning.com/books/hadoop-in-action

(4)
Programming Hive
https://www.oreilly.com/library/view/programming-hive/9781449326944/
Qualifikationsziele
• Die Studierenden verstehen die Bedeutung von Skalierbarkeit in der Verarbeitung von großen Datenmengen
• Die Studierenden erwerben Kenntnisse um die Stärken und Grenzen von NoSQL Datenbanksystemen
• Die Studierenden verstehen den Zusammenhang zwischen der Architektur und der Leistungsfähigkeit von Datenbanksystemen
ECTS-Punkte
6

Veranstaltungsort / Veranstaltungszeiten

k.A. Mittwoch: 12:00 - 14:00, wöchentlich
Mo., 07.12.2020 11:58 - 11:59 Uhr
Mo., 21.12.2020 11:58 - 11:59 Uhr
Mo., 11.01.2021 11:58 - 11:59 Uhr
Mo., 15.02.2021 11:58 - 11:59 Uhr
Mi, 24.02.2021 (ganztägig)
(WIWI) HS 5 Dienstag. 30.03.21 14:00 - 16:00
(WIWI HS5) Dienstag. 30.03.21 14:00 - 15:00

Studienbereiche

Die Angaben zu den Anrechenbarkeiten an der FIM sind ohne Gewähr. Bitte beachten Sie die verbindliche Liste der Anrechenbarkeiten .

Kommentar/Beschreibung

• Speicherung von großen Datenmengen in BigTable-basierten Systemen wie HDFS
• Verarbeitung von großen Datenmengen in MapReduce-basierten Systemen wie Hadoop
• Ausführung von SQL Anfragen auf großen Datenmengen (analog zu Hive und Spark)

Anmelderegeln

Diese Veranstaltung gehört zum Anmeldeset "Anmeldung gesperrt (global)".
Folgende Regeln gelten für die Anmeldung:
  • Die Anmeldung ist gesperrt.