Jupiterweb

Informações da Disciplina

Preparar para impressão

Júpiter - Sistema de Gestão Acadêmica da Pró-Reitoria de Graduação

Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação

Ciências de Computação

Disciplina: SCC0247 - Banco de dados NoSQL e arcabouços distribuídos de processamento

NoSQL databases and distributed processing frameworks

Créditos Aula:	4
Créditos Trabalho:	2
Carga Horária Total:	120 h
Tipo:	Semestral
Ativação:	15/07/2022	Desativação:

Objetivos

Introduzir os conceitos, técnicas e ferramentas da gerência e análise de dados em larga escala, voltados a
aplicações comerciais para as quais o paradigma relacional de bases de dados não provê o suporte necessário.
O curso visa prover teoria e prática a fim de que os alunos possam aplicar as técnicas e ferramentas NoSQL.

To introduce the concepts, techniques and tools for large-scale data management and analysis, aimed at commercial applications for which the relational database paradigm does not provide the necessary support. The course aims to provide theory and practice so that students can apply NoSQL techniques and tools.

Docente(s) Responsável(eis)

	71532 - Caetano Traina Junior
	2373891 - José Fernando Rodrigues Junior
	4812924 - Robson Leonardo Ferreira Cordeiro

Programa Resumido

Serão abordados os conceitos que fundamentam as bases de dados não relacionais (NoSQL), os quais são
intimamente ligados a paradigmas e arcabouços de processamento distribuído.

This course will address the concepts that underlie non-relational databases (NoSQL), which are closely linked to distributed processing paradigms and frameworks.

Programa

Teoria e prática em bases de dados NoSQL; Teorema CAP (Consistência, Disponibilidade, Particionamento);
dados em larga escala e computação em nuvem; modelos de armazenamento: por linha, por coluna, e
compressão de dados. Bases de dados orientadas a grafos; bases de dados estruturados em chave-valor;
bases de dados temporais; representação de dados textuais e semiestruturados; JSON, JSONB e XML. Modelo de programação MapReduce e o arcabouço Hadoop; arcabouço Spark com aplicações em Ciência de Dados.

Theory and practice in NoSQL databases; CAP Theorem (Consistency, Availability, Partitioning); large-scale data and cloud computing; storage models: by row, by column, and data compression. Graph-oriented databases; key-value structured databases; temporal databases; representation of textual and semi- structured data; JSON, JSONB, and XML. MapReduce Programming Model and the Hadoop framework; Spark framework with applications in Data Science.

Avaliação

Método

Aulas expositivas e de resolução de exercícios/projetos de curso.

Critério

A nota final será calculada pela média ponderada das notas de provas e exercícios/projeto de curso.

Norma de Recuperação

se Mrec >= 7,5, nota final NP+(Mrec/2,5) se 5,0 <= Mrec < 7,5, nota final 5,0 se Mrec <= 5,0, nota final Max {NP,Mrec} (NP=1a avaliação, Mrec=prova)

Bibliografia

Andreas Meier, Michael Kaufmann. SQL & NoSQL Databases: Models, Languages, Consistency Options and
Architectures for Big Data Management. Springer.

O. Pivert, NoSQL Data Models trends and challenges, vol. 1: Wiley, 2018.

L. Perkins, E. Redmond, and J. R. Wilson, Seven Databases in Seven Weeks: A Guide to Modern Databases
and the {NoSQL} Movement: Pragmatic Bookshelf, 2018.

J. Lu and I. Holubov, "Multi-model Databases: A New Journey to Handle the Variety of Data," ACM Comput.
Surv., vol. 52, pp. 1-38, 2019.

A. Petrov, Database Internals: A Deep Dive into How Distributed Data Systems Work, 1 ed: O'Reilly, 2019.

G. Harrison, Next generation databases: NoSQL, NewSQL, and Big Data: Apress, 2019.

Clique para consultar os requisitos para SCC0247

Clique para consultar o oferecimento para SCC0247