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[Institut fuer Informatik] [Leerraum] [Humboldt-Universitaet zu Berlin]

Das MapReduce-Paradigma für Datenbanksysteme

CloudComputing ist in den letzten Jahren zu einem neuen Trend in der Informatik geworden. Große Rechenzentren stellen die Rechenleistung und Speicherkapazität ihrer Server ihren Kunden zur Verfügung. Die Kunden zahlen dabei nur das, was sie tatsächlich verbrauchen. Beispiele solcher Cloud-Angebote sind Amazons EC2, Force.com (von Salesforce.com), Microsoft Azure oder AppEngine von Google. Mit diesem Trend ist auch ein neues Programmiermodell stark in den Fokus von Wissenschaft und Wirtschaft gelangt: MapReduce. In diesem Seminar wollen wir dieses neue Programmiermodell genauer betrachten, seine Anwendungen und Erweiterungen kennen lernen und seine mögliche Nutzung in Datenbanksystemen beleuchten.

 

20.10.2010: Einführungsveranstaltung (Organisation, CloudComputing, MapReduce, Vortragsvergabe) [pdf]

 

Die Termine der Vorträge sind noch vorläufig und können geändert werden!!

Vortragsthemen

Thema 
Paper 
Vortragender 
Termin 
Foliensatz 
Map/Reduce Model  
Dean, Ghemawat "MapReduce: simplified data processing on large clusters" OSDI 2004  
Alexander Pospiech  
10.11.2010  
 
Stratosphere (PACTs on Nephele)  
Battre et.al "Nephele/PACTs: a programming model and execution framework for web-scale analytical processing" SOCC 2010  
Ngoc Son Le  
15.12.2010  
 
MapReduce Online  
Condie et. al "MapReduce Online" Usenix NSDI 2010  
Alexander Frenzel  
05.01.2011  
 
Map-Reduce-Merge  
H.Yang et.al "Map-Reduce-Merge: Simplified Relational Dat Processing on Large Clusters", SIGMOD 2007  
Sebastian Krause  
12.01.2011  
 
SQL/MapReduce (Asterdata)  
E.Freidman et.al "SQL/MapReduce: A practical approach to self-describing, polymorphic, and parallelizable user-defined functions", VLDB 2009  
Daniel Will  
19.01.2011  
 
Map/Reduce for Multi-Cores / Multi-Processors  
Ranger et.al "Evaluating MapReduce for Multi-core and Multiprocessor Systems", HPCA 2007  
Mark Kibanov  
26.01.2011  
 
Dryad / DryadLiNQ  
M.Isard et.al "Dryad: distributed data-parallel programs from sequential building blocks", SIGOPS 2007  
Georg Wächter  
02.02.2011  
 
Map/Reduce and functional programming  
R.Lämmel "Google's MapReduce programming model - Revisited" SoCP, Vol.70,Is.1 2008  
Max Schultze  
09.02.2011  
 
Pig / PigLatin  
Olston et.al "Pig Latin: A Not-So-Foreign Language for Data Processing" SIGMOD 2008; Gates et. al "Building a High-Level Dataflow System on top of Map-Reduce: The Pig Experience" VLDB 2009  
Gastvortrag  
16.02.2011  
 

Last update:  Wednesday, November 17, 2010

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