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Guia docente | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
DATOS IDENTIFICATIVOS | 2024_25 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Asignatura | ALMACENAMIENTO ESCALABLE | Código | 01742004 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Enseñanza |
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Descriptores | Cr.totales | Tipo | Curso | Semestre | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||
3 | Obligatoria | Primer | Primero |
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Idioma |
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Prerrequisitos | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Departamento | DERECHO PRIV. Y DE LA EMPRESA |
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Responsable |
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Correo-e | halvc@unileon.es abreb@unileon.es mcong@unileon.es |
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Profesores/as |
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Web | http:// | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Descripción general | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Tribunales de Revisión |
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Competencias |
Tipo A | Código | Competencias Específicas |
A17942 | 1742CBD2. Capacidad de analizar, diseñar y construir o configurar sistemas de almacenamiento escalable y procesamiento escalable. | |
Tipo B | Código | Competencias Generales y Transversales |
B5577 | 1742CG1. Adquisición de competencias teóricas y prácticas para el análisis y diseño de soluciones empresariales en Big Data (almacenamiento y procesamiento de grandes volúmenes de información heterogénea). | |
B5578 | 1742CG2. Capacidad de planificar y construir sistemas que permitan una gestión segura de los datos. | |
B5579 | 1742CG3. Capacidad de diseñar e implementar sistemas capaces de extraer conocimiento práctico de grandes volúmenes de datos aplicado al mundo de la empresa (Inteligencia de Negocio/Business Intelligence) | |
Tipo C | Código | Competencias Básicas |
Resultados de aprendizaje |
Resultados | Competencias | ||
Analiza, diseña y construye o configura sistemas de almacenamiento escalable y procesamiento escalable. Tiene competencias teóricas y prácticas para el análisis y diseño de soluciones empresariales en Big Data (almacenamiento y procesamiento de grandes volúmenes de información heterogénea). | A17942 |
B5577 |
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Aplicar bases de datos no relacionales, las técnicas para almacenar grandes volúmenes de datos estructurados y no estructurados | A17942 |
B5577 B5578 B5579 |
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Entender los retos que suone el almacenamiento de Big Data y cómo todos ellos pasan por utilizar técnicas de sistribución de datos | A17942 |
B5577 B5578 B5579 |
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Comprender los principios fundamentales de los sistemas de ficheros distribuidos y ponerlos en práctica con HDFS | A17942 |
B5577 B5578 B5579 |
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Entender las capacidades específicas de los modelos principales de almacenamiento NoSQL y sus diferencias respecto al modelo relacional | A17942 |
B5577 B5578 B5579 |
Contenidos |
Bloque | Tema |
Bloque de contenidos | •Introducción: sistemas de ficheros distribuidos, requisitos del almacenamiento escalable. •HDFS (Hadoop Distributed File System): diseño y arquitectura de HDFS, conceptos fundamentales de HDFS, interacción con HDFS, Dataflow, Blocks y Replicación. •Procesos Hadoop: Name node, Secondary name node, Job tracker, Task tracker, Data node. Administración, monitorización y mantenimiento HDFS •Almacenamiento en BBDD NoSQL: introducción, conceptos fundamentales, principales tipos de BBDD NoSQL. •Almacenamiento clave-valor: introducción, ideas principales, HBase, Cassandra. •Almacenamiento documental: introducción, ideas principales. •Otras aproximaciones de almacenamiento NoSQL |
Planificación |
Metodologías :: Pruebas | |||||||||
Horas en clase | Horas fuera de clase | Horas totales | |||||||
Presentaciones/exposiciones | 0 | 12 | 12 | ||||||
Dirigidas | 0 | 45 | 45 | ||||||
Tutorías | 0 | 8 | 8 | ||||||
Trabajos | 0 | 5 | 5 | ||||||
Sesión Magistral | 0 | 0 | 0 | ||||||
Pruebas mixtas | 5 | 0 | 5 | ||||||
(*)Los datos que aparecen en la tabla de planificación són de carácter orientativo, considerando la heterogeneidad de los alumnos |
Metodologías |
descripción | |
Presentaciones/exposiciones | Clases (en remoto), conferencias y técnicas expositivas |
Dirigidas | Actividades autónomas y en grupo (trabajos y lecturas dirigidas) |
Tutorías | Tutoría individual, participación en foros y otros medios colaborativos |
Trabajos | Pruebas de seguimiento y exposición de trabajos |
Sesión Magistral |
Tutorías |
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Evaluación |
descripción | calificación | ||
Trabajos | - Realización de trabajos, proyectos, resolución de problemas y casos. |
30%-80% | |
Pruebas mixtas | - Evaluación sumativa, que incluye pruebas parciales individuales y prueba final. | 20%-50% | |
Otros | - Participación en foros y otros medios participativos. | 10%-40% | |
Otros comentarios y segunda convocatoria | |||
De confomidad con lo indicado para la primera convocatoria Al ser un máster interuniversitario, las guías docentes de aplciación en su desarrollo completo son aquellas indicadas en la página web del máster interuniversitario de la Universidad coordinadorahttps://www.inf.uva.es/master-online/ |
Fuentes de información |
Acceso a la Lista de lecturas de la asignatura |
Básica | |
WHITE, T. “Hadoop: The Definitive Guide”. 4thEd. O'Reilly Media. 2015. TIWARI, SHASHANK, “Professional NoSQL”, Wiley/Wrox. 2011. STRAUCH, CHRISTOF, “NoSQL Databases”. Stuttgart Media University. 2012. CHODOROW, K. “MongoDB: The Definitive Guide”, 2nd Edition, O'Reilly Media. 2013. CARPENTER, J., HEWITT, E. “Cassandra: The Definitive Guide”, 2nd Edition, O'Reilly Media. 2016. VAISH, G., “Getting Started with NoSQL”. Packt Publishing. 2013. |
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Complementaria | |
Recomendaciones |