Armazenamento de Grandes Volumes de Dados
Objetivos
A definir.
Caracterização geral
Código
100166
Créditos
6.0
Professor responsável
Horas
Semanais - A disponibilizar brevemente
Totais - A disponibilizar brevemente
Idioma de ensino
Português. No caso de existirem alunos de Erasmus, as aulas serão leccionadas em Inglês
Pré-requisitos
A definir.
Bibliografia
- Elmasri, R. and Shamkant N. (2010) Fundamentals of Database Systems. Addition-Wesely Publishing Company, 2010
- Simon, Phil. Too big to ignore: the business case for big data. Vol. 72. John Wiley & Sons, 2013.
- Kleppmann, Martin. Designing data-intensive applications: The big ideas behind reliable, scalable, and maintainable systems. " O'Reilly Media, Inc.", 2017.
- White, Tom. Hadoop: The definitive guide. " O'Reilly Media, Inc.", 2012;
- Sullivan, Dan. NoSQL for Mere Mortals. Addison-Wesley Professional, 2015.
- Bradshaw, Shannon & Chodorow, Kristina. MongoDB: The Definitive Guide 3rd edition, O¿Reilly, 2019.
- Tutorials and other materials provided by the Teaching staff
Método de ensino
A unidade curricular baseia-se em aulas teórico-práticas. As sessões incluem a exposição de conceitos e metodologias, bem como a aplicação prática dos diferentes conceitos utilizando diferentes soluções computacionais, tais como Hadoop, MongoDB e Neo4j. São aplicadas diversas estratégias de ensino, incluindo palestras, apresentação de slides, instruções passo-a-passo de como abordar exemplos práticos, perguntas e respostas. A componente prática está orientada para a exploração das ferramentas introduzidas aos estudantes, incluindo a discussão da melhor abordagem em diferentes cenários.
Método de avaliação
Elementos de Avaliação:
EA1 Participação nas atividades da sala de aula (20%)
EA2 Projeto prático (30%)
EA3 Exame (50%).
Conteúdo
A unidade está organizada em três Unidades de Aprendizagem (UA):
UA1 - Introdução ao paradigma Big Data
UA2 - Sistemas de ficheiros distribuídos
UA3 - Bases de dados NoSQL