RU ENG
учебно-методическое пособие
Рекомендовано для студентов бакалавриата, обучающихся по направлению 01.03.02. «Прикладная математика и информатика», а также может использоваться в качестве вводного курса для тех, кто планирует специализироваться в сфере аналитики данных, инженерии данных и смежных областях.
Обратите внимание! Если Вы покупаете электронное издание, лучше зарегистрироваться на сайте и запомнить данные для входа в личный кабинет. Ссылка на книгу будет доступна в Вашем личном кабинете в разделе "Купленные электронные товары" и прислана Вам на почту, но некоторые почтовые серверы не пропускают письма со ссылками.
Печатается по решению Редакционно-издательского совета факультета вычислительной математики.
Пособие посвящено обработке больших объёмов данных, хранимых распределённо на узлах вычислительной системы. Рассмотрены основные подходы к репликации и секционированию данных. Большое внимание уделяется методам синхронизации компонент распределённых систем, изложены основы технологии блокчейн, а также основная технология распределённой обработки данных MapReduce.
Данное пособие предназначено для студентов бакалавриата, обучающихся по направлению 01.03.02. «Прикладная математика и информатика», а также может использоваться в качестве вводного курса для тех, кто планирует специализироваться в сфере аналитики данных, инженерии данных и смежных областях.
кандидат физико-математических наук,
Доцент кафедры суперкомпьютеров и квантовой информатики фкультета ВМК МГУ.
подробнее, ещё книгиРецензенты:
К. А. Жуков — кандидат физико-математических наук, сотрудник кафедры суперкомпьютеров и квантовой информатики факультета вычислительной математики и кибернетики МГУ имени М.В.Ломоносова
А. Н. Сальников — кандидат физико-математических, ведущий научный сотрудник кафедры автоматизации систем вычислительных комплексов факультета вычислительной математики и кибернетики МГУ имени М.В.Ломоносова
