But du cours

Présenter des problématiques de traîtement distribué des données. Quatres cas de figure :

• 1 utilisateur ↔ 1 site de données
• plusieurs utilisateurs ↔ 1 site de données ( «client/serveur» )
• 1 utilisateur ↔ plusieurs sites de données ( «Big Data» )
• (plusieurs utilisateurs ↔ plusieurs sites de données (« Peer 2 Peer))

Plan du cours

1. Problèmes de concurrence : Rappels Java, Threads, mmap
2. SQL Rappels SQL & JDBC, modèle ACID, transactions
3. Big Data (1) : modèle BASE, Hadoop & Map/Reduce
4. Big Data (2) : Hive & Spark
5. TP noté
6. Concepts avancés/Préparation à l'examen
7. Examen

Esprit du cours : Initier aux concepts théoriques qui sous-tendent les problèmes abordés, donner des pointeurs vers des outils concrets et réutilisables

Informations diverses

Intervenant : Kim Nguyễn (Cours/TP)

Cours premier créneau (1h30)

TP au deuxième créneau (1h30)

Site du cours : https://usr.lmf.cnrs.fr/~kn/tdd_en.html

MCC

• Session 1 50% CC + 50% Examen
• Session 2 50% CC (report) + 50% Examen

Documents autorisés: 1 page A4 manuscrite par cours