[評價] 102-1 廖世偉巨量資料系統

看板NTUcourse作者nkfly (遠足)時間10年前 (2014/01/13 20:12)推噓13(13推 0噓 14→)

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※ 本文是否可提供臺大同學轉作其他非營利用途？（須保留原作者 ID）（是／否／其他條件）：是哪一學年度修課： 102-1 ψ 授課教師 (若為多人合授請寫開課教師，以方便收錄) 廖世偉 λ 開課系所與授課對象 (是否為必修或通識課 / 內容是否與某些背景相關) 資工所網媒所為選修 δ 課程大概內容 Big Data: Opportunities & Challenges Computation: MapReduce Hadoop In-Memory Computation : Spark Graph Computation: Pregel & HAMA Distributed Storage: GFS Distributed DB:Google's Big Table & HBase Distributed DB:Dynamo & Cassandra Data Warehouse: Hive & Shark Analytics: Google's Drmel & Drill Analytics: Big Explorer Tech Trend 以上轉自ceiba上的課程大綱。就我自己上完的經驗，然後現在回想，除了作業中有碰過的MapReduce & HAMA外，其餘所有的東西都只剩下一些概念，然後知道這些名詞，我想以後真的需要用到時，才會再深入去研究。 Ω 私心推薦指數(以五分計) ★★★★ 想從老師的Lecture中深入了解那些系統 (做不到) 想從老師的Lecture中了解系統的概念 ★★★ 想認真做個final，並與老師深入交流 ★★★★★ 想隨便混學分 (學不到什麼) 總結 ★★★★ η 上課用書(影印講義或是指定教科書) 上課用書，但推薦這本網路上的e-book Urs Holzle and Luiz Andre Barroso. The Datacenter as a Computer, Morgan & Claypool Publishers,2009 μ 上課方式(投影片、團體討論、老師教學風格) 投影片上課，老師會在台上講解系統的設計的原理，然後常常會直接講code。老實說，大部分的時候我都聽不懂，老師在台上講的東西不知所云。我想老師他是懂得其內涵的，但是可能沒有表達得讓學生可以懂。 σ 評分方式(給分甜嗎？是紮實分？) Midterm: 30% Programming assignments & Hands-on: 35% Final project (proposal, oral presentation, report): 35% 期中平均60，標準差很大分數還沒出來，不知道 ρ 考題型式、作業方式考試：問答題、手寫程式題，好像是助教出的題目，所以非常的偏非常的細，例如要手寫spark版的Kmeans，然而對於spark，老師只有帶過spark官網的sample code，作業中也沒使用過；又或是會考到很細的什麼MapReduce的combinor，誰寫普通的MapReduce考慮過這個東西?? 我在上課方式那裡有講到，很多那麼細的東西，我上課的時候就沒有真正聽懂，所以當時在考期中的時候，就很憤憤，覺得為什麼要考這麼細，而不考一些大的架構。不過最後，助教改得還算寬鬆，我的分數也就還好。作業x2：程式作業，MapReduce & HAMA 是用這兩種framework寫跟PageRank相關的演算法。環境必須自己架設，例如HAMA，不過MapReduce好像可以用停機很久的國網中心。作業差不多花我2天的空閒時間可以完成，從裝環境到跑sample code，到改code，debug。(我是資工系大四。) Final Presentation：每組有12分鐘時間報告， 3分鐘Q&A。 ω 其它(是否注重出席率？如果為外系選修，需先有什麼基礎較好嗎？老師個性？加簽習慣？嚴禁遲到等…) 基礎要會寫程式，最好是Java。因為我實際跟老師聊過，老師他是一個好人，會想認識學生並真正記得你是誰，他也會關心你的研究，並會給予一些方向上的建議。我覺得可以看出，老師是有料的，只是在台上表現不出來，無法講得讓人聽得懂，然後閒話太多，但是實際跟老師單獨談話，卻不會覺得老師閒話很多，看老師的email也覺得老師是個有條理，邏輯清晰的人。所以，我覺得老師是個強者，也是個想認識學生的好老師，只是在台上的時候表達不出來。第二次作業的時間差不多在期中考後2-3禮拜due，所以可以說留了相對充裕的時間來做Final Project，這點我覺得是相當不錯的，只要找到好隊友，並提早穩定開始做，最後出來的成果都不會太差。關於final project presentation，這個部分我要大大稱讚老師的厲害，老師從業界找了不少評審，大概有10個以上，使得場面變得相當正式與盛大，例如有些組別報告完他們自己設計的資料庫，就會有一些業界前輩很積極地過去交流，我覺得這基本上是挺好的一件事，各取所需，提供更多的機會等等。加簽都收。出席沒差。 Ψ 總結這門課我不甚滿意的部分有，助教出題、沒有公用Hadoop Cluster可以讓學生用、老師講課讓人不太懂但是為什麼我仍會給予★★★★的評價，主要基於2點。 1. 老師是個好人，私下與他接觸，可以學到很多，而且老師在final project presentation的時候找來了很多業界評審，我覺得老師是真的有實力有料。 2. 我自己這組的final project，很早就開始做，所以自己在這門課，也是有學到不少東西，寫了不少code，並把MapReduce應用在我們的project中，還是很有收穫。最後，老師下學期有要開，Android虛擬機及編譯器，老師是Android系統code的實際貢獻者，一定很強大。有興趣的同學可以考慮! -- ※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc) ◆ From: 140.112.16.156 ※ 編輯: nkfly 來自: 140.112.16.156 (01/13 20:14)

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hsnuconan

01/13 23:10, , 1^F

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WCLab

01/13 23:48, , 2^F

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WCLab

01/13 23:52, , 3^F

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