Параллельные и распределенные вычисления. Курс от Яндекса
#777 Год выпуска: 2012 Производитель: Школа анализа данных. Яндекс. Сайт производителя: http://shad.yandex.ru/ Автор: Олег Викторович Сухорослов Продолжительность: 20h10m56s Тип раздаваемого материала: Видеоурок Язык: Русский Описание: Курс знакомит с параллельными вычислениями и распределёнными системами обработки и хранения данных, а также выработкой навыков практического использования соответствующих технологий. Курс состоит из четырех основных блоков: concurrence, параллельные вычисления, параллельная обработка больших массивов данных и распределенные вычисления.
Лекции читает Олег Викторович Сухорослов, старший научный сотрудник Центра грид-технологий и распределенных вычислений ИСА РАН. Доцент кафедры распределенных вычислений ФИВТ МФТИ. Кандидат технических наук.
Concurrency (одновременность).
Области применения и проблематика. Способы реализации одновременных систем, процессы и потоки, программный инструментарий. Основы многопоточного программирования на примере языков C++ и Java. Типичные ошибки многопоточного программирования. Взаимное исключение и условная синхронизация. Модель памяти и низкоуровневые примитивы синхронизации. Альтернативные подходы к реализации одновременных программ.
Многопоточное программирование, часть 1 Многопоточное программирование, часть 2
Параллельные вычисления.
Области применения и проблематика. Современные параллельные вычислительные системы. Теоретические основы параллельных вычислений. Показатели качества параллельного алгоритма. Принципы разработки и типовые структуры параллельных алгоритмов. Методология PCAM. Системы параллельного программирования. Типовые модели программирования и шаблоны. Основы параллельного программирования на системах с общей памятью на примере технологии OpenMP. Основы параллельного программирования на системах с распределенной памятью на примере технологии MPI.
Феномен Big Data. Модель программирования MapReduce. Принципы параллельной реализации вычислений. Область применения и примеры задач. Принципы распределенной реализации MapReduce на кластерных системах. Платформа Apache Hadoop. Интерфейсы прикладного программирования и реализация программ для Hadoop. Локальная отладка и запуск программ на кластере. Приемы и стратегии реализации MapReduce-программ. Высокоуровневые языки и инструментарии для работы с Hadoop. Практические примеры использования MapReduce. Ограничения модели MapReduce, расширения и альтернативные подходы.
MapReduce MapReduce: приемы и стратегии реализации MapReduce: инструменты и практические примеры
Распределенные системы и вычисления.
Области применения, характерные особенности и виды распределенных систем. Проблемы построения распределенных систем. Теоретические основы распределенных вычислений, примеры распределенных алгоритмов. Способы взаимодействия распределенных процессов, сетевые протоколы. Технологии распределенного программирования. Знакомство с языком Erlang. Распределенные системы хранения данных, репликация данных, NoSQL-системы. Технологии распределенных вычислений, гриды, добровольные вычисления. Облачные вычислительные системы.
Сейчас этот форум просматривают: нет зарегистрированных пользователей и гости: 16
Вы не можете начинать темы Вы не можете отвечать на сообщения Вы не можете редактировать свои сообщения Вы не можете удалять свои сообщения Вы не можете добавлять вложения
Ресурс не предоставляет электронные версии произведений, а занимается лишь коллекционированием и каталогизацией ссылок, присылаемых и публикуемых на форуме нашими читателями. Если вы являетесь правообладателем какого-либо представленного материала и не желаете чтобы ссылка на него находилась в нашем каталоге, свяжитесь с нами и мы незамедлительно удалим её. Файлы для обмена на трекере предоставлены пользователями сайта, и администрация не несёт ответственности за их содержание. Просьба не заливать файлы, защищенные авторскими правами, а также файлы нелегального содержания!