mislo

Fakulteta za elektrotehniko, računalništvo in informatiko · Univerza v Mariboru

Arhitekture velepodatkov

Za Arhitekture velepodatkov še ni zapiskov.

Imaš svoje zapiske? Objavi jih: ceno določiš ti, z naročnino ti ostane cela, DDV se doda kupcu.

Objavi zapiske

Čakaš na zapiske? Prijavi se in povej. Ko jih kdo objavi, dobiš sporočilo.

Želim zapiske

Kaj lahko narediš že danes

Naloži svoje gradivo za Arhitekture velepodatkov: Mai ga prebere in ti iz njega naredi kartice, kviz in razlago, ko ti kaj ni jasno. Če zapiske kasneje objaviš, jih prodajaš tukaj.

Naloži svoje gradivo

Učni načrt

Podatki so iz učnega načrta, ki ga objavlja Fakulteta za elektrotehniko, računalništvo in informatiko. Prebrano 6. 9. 2026. Poglej izvirnik

6 kreditnih točk

Obveznosti v urah

  • Predavanja45 ur
  • Vaje30 ur
  • Samostojno delo105 ur

Vsebina

  1. Uvod: Pregled koncepta, lastnosti in definicija velepodatkov za programske inženirje
  2. Programske arhitekture, vzorci in postopki v povezavi z velepodatki
  3. Celovita podpora razvoju rešitev temelječih na velepodatkih
  4. Raznolikost podatkovnih virov (relacijske podatkovne baze, podatkovne baze NoSQL, drugi viri strukturiranih in nestrukturiranih podatkov)
  5. Zajem in zaužitje podatkov s pomočjo ETL, sporočilnih sistemov (Sqoop, Flume)
  6. Prenos podatkov v obliki paketne obdelave in v obliki pretakanja
  7. Shranjevanje velepodatkov, koncept podatkovnih jezer (Hadoop datotečni sistem HDFS, NoSQL, HBase)
  8. Porazdeljeno procesiranje velepodatkov s pomočjo programskega ogrodja MapReduce
  9. Upravljanje s podatkovnimi modeli in formati ter verzioniranjem v porazdeljenih IT arhitekturah (Avro)
  10. Izvajanje analiz nad podatki s pomočjo povpraševanja (HiveQL, Spark (SQL, pyspark))
  11. Učinkovito iskanje skozi velepodatke (Elasticsearch, Lucene)
  12. Predstavitev in vizualizacija velepodatkov (Kibana)
  13. Upravljanje in spremljanje arhitektur velepodatkov (Ambari)
  14. Orkestracija in koreografija s pomočjo podatkovno vodenih arhitektur velepodatkov
  15. Zagotavljanje varnosti arhitektur velepodatkov ter programskih rešitev temelječih na velepodatkih
  16. Od podatkovnih baz, skladišč, jezer do kolišč
  17. Stolpčni in odprti formati datotek (npr. Parquet)
  18. Odprti formati tabel (npr. Delta, Iceberg) in njihova podpora koliščem
  19. Medaljonska arhitektura upravljanja podatkovnih jezer
  20. Samodejno pridobijanje konteksta za modele strojnega učenja iz zunanjih virov podatkov shranjenih v vektorskih bazah (RAG)
  21. Objektni formati shranjevanja datotek v oblaku (npr. S3)

Ocenjevanje

Pisni izpit 50 %, Laboratorijsko delo 50 %

Pogoji za vključitev

Pogojev ni.

Literatura

  • G. P, Harrison. Next Generation Databases: NoSQLand Big Data. Apress, 2015
  • M. Kleppmann: Designing Data-Intensive Applications: The Big Ideas Behind Reliable, Scalable, and Maintainable Systems, 1st Edition, O'Reilly, 2017
  • T. Malaska, J. Seidman, Foundations for Architecting Data Solutions: Managing Successful Data Projects, 1st Edition, O'Reilly, 2018
  • N. Narkhede, Kafka: The Definitive Guide: Real-Time Data and Stream Processing at Scale, 1st Edition, O'Reilly, 2017

Kako deluje

  1. Zapiske kupiš enkrat in ostanejo tvoji.
  2. V aplikaciji iz njih dobiš kartice, kvize in Mai, ki pozna gradivo.
  3. Ceno določi avtor. Prodajalec je Mislo AI, račun dobiš od nas.