Universität Passau
5970V Lecture: Scaling Database Systems - Details
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General information

Subtitle
Course number 5970V
Semester WiSe 20/21
Current number of participants 318
expected number of participants 150
Home institute Lehrstuhl für Informatik mit Schwerpunkt Skalierbare Datenbanksysteme
Courses type Lecture in category Lehre (mit Prüfung)
First date Wed., 04.11.2020 12:00 - 14:00 Uhr
Type/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 points
6

Course location / Course dates

n.a Wednesday: 12:00 - 14:00, weekly
Mon., 07.12.2020 11:58 - 11:59 Uhr
Mon., 21.12.2020 11:58 - 11:59 Uhr
Mon., 11.01.2021 11:58 - 11:59 Uhr
Mon., 15.02.2021 11:58 - 11:59 Uhr
Wed, 24.02.2021 (all-day)
(WIWI) HS 5 Tuesday. 30.03.21 14:00 - 16:00
(WIWI HS5) Tuesday. 30.03.21 14:00 - 15:00

Fields of study

This information on acceptance for credit of modules for individual degree programmes is not binding; please check the module catalogue at the Faculty of Computer Science and Mathematics to confirm that this module can be counted towards your degree.

Comment/Description

• 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)

Admission settings

The course is part of admission "Anmeldung gesperrt (global)".
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  • Admission locked.