NOSQL - Nierelacyjne bazy danych
Kontynuacja przedmiotu:
NoSQL (wprowadzenie) - Wprowadzenie do nierelacyjnych baz danych
Lista tematów na zaliczenie przedmiotu.
2 DUI1 DUA
Data realizacjiZajęciaData realizacjiZajęcia
2020-10-1912020-10-191
2020-10-1922020-10-262
2020-11-0232020-11-023
2020-11-0242020-11-104
2020-11-1752020-11-175
2020-11-1762020-11-246
2020-12-0172020-12-017
2020-12-0182020-12-088
2020-12-1592020-12-159
2020-12-15102020-12-2210
2020-01-12112020-01-1211
2020-01-12122020-01-1912
2020-01-26132020-01-2613
2020-01-26142020-02-0214
    Lista tematów na zaliczenie przedmiotu.
  1. Zajęcia 1
    Graphs and graph databases. Introduction to graph databases
  2. Zajęcia 2
    Graph data modeling
    • Materials
    • Co po tych zajęciach powinno się znać / wiedzieć / umieć
      • Znać etapy modelowania baz grafowych.
  3. Zajęcia 3
    Querying graph databases
  4. Zajęcia 4
    Querying graph databases
  5. Zajęcia 5
    Querying graph databases. Cypher
  6. Zajęcia 6
    Querying graph databases. Cypher + elementy pracy własnej (praktycznej)
    • Materials
      • Baza biblioteczna. Kto i co pożycza i według jakiego schematu.
      • Rozszerzony model zakupowy.
    • Co po tych zajęciach powinno się znać / wiedzieć / umieć
      • Umieć wykonać podstawowe operaje typu CRUD (dodać dane, odczytać dane, zmodyfikować dane, usunąć dane) używając Gremlin i Cypher.
      • Umieć wyszukać podstawowe ścieżki w grafie.
  7. Zajęcia 7
    Hadoop. Understanding Hadoop and its components (przyczyny powstania Hadoop, HDFS)
    • Materials
    • Co po tych zajęciach powinno się znać / wiedzieć / umieć
      • Umieć posługiwać się podstawowymi poleceniami pozwalającymi operować na HDFS.
      • Umieć wykonywać podstawowe operacje z wykorzystaniem sqoop.
  8. Zajęcia 8
    Hadoop. Understanding Hadoop and its components (MapReduce, ekosystem Hadoop)
    • Materials (lecture)
    • Materials (tutorials)
    • Co po tych zajęciach powinno się znać / wiedzieć / umieć
      • Umieć podać podstawową charakterystykę ekosystemu Hadoop z uwzględnieniem roli HDFS oraz MapReduce.
      • Umieć opisać kroki algorytmu MapReduce.
  9. Zajęcia 9
    HDFS, sqoop - some practical examples.
    • Materials
      • ...
    • Co po tych zajęciach powinno się znać / wiedzieć / umieć
      • Umieć posługiwać się podstawowymi poleceniami pozwalającymi operować na HDFS.
      • Umieć wykonywać podstawowe operacje z wykorzystaniem sqoop.
  10. Zajęcia 10
    MapReduce - some practical examples
    • Materials
    • Co po tych zajęciach powinno się znać / wiedzieć / umieć
      • Umieć zaimplementować proste schematy przetwarzania danych w oparciu o MapReduce.
  11. Zajęcia 11
    Apache Pig, part I
    • Materials
    • Co po tych zajęciach powinno się znać / wiedzieć / umieć
      • Znać podstawy działania systemu Apache Pig, w szczególności podstawy języka Pig Latin.
  12. Zajęcia 12
    Apache Pig, part II
    • Materials
    • Co po tych zajęciach powinno się znać / wiedzieć / umieć
      • Umieć posługiwać się w podstawowym zakresie systemem Apache Pig, w szczególności umieć wykorzystać język Pig Latin do wykonania podstawowych zadać związanych z przetwarzaniem danych.
  13. Zajęcia 13
    Apache Pig, part III
    • Materials
      • ...
    • Co po tych zajęciach powinno się znać / wiedzieć / umieć
      • Rozszerzenia Pig Latin
        • Wykorzystanie "wbudowanych" funkcji języka Java.
        • Użycie "wywołania w strumieniu".
        • User defined functions (UDFs)
        • Preprocesor
        • Makra
  14. Zajęcia 14
    Praca własna
    • Materials
      • ...
    • Co po tych zajęciach powinno się znać / wiedzieć / umieć
      • ...

Materiały

Neo4j and Cypher

Od czego zacząć: Practical projects: Literatura Inne

TinkerPop and Gremlin

Inne

Hadoop ecosystem

How to install: Work with: