Ausztria Régiói Térképen
Viszont minnel tobb eszkozt hasznalsz, annal nehezebb a hibauzeneteket ertelmezni. Sokszor belefutottam semmit mondo exceptionbe. [ocsi]
Zárthelyi Nem elvárás a papíron programozás, de pszeudokódot (tipikusan MapReduce) kérhetnek. Pl: Kell: minden nap hány külöböző sessionid volt egy nap? SELECT date, COUNT(DISTINCT sessionid) FROM table GROUP BY date M:(sorid, sor)->(date+session, 1) R:(date+session, list(1))->(date+sessionid, 1) M:(date+sessionid, 1)->(date, 1) R:(date, list(1))->(date, sum) Segédanyagok A kurzusok anyagai a TMIT honlapján: 2013/2014 ősz Tapasztalatok 2013/2014 A tárgy először 2013/2014 őszén került meghirdetésre. Én MapReduce-os házit csináltam, az egyáltalán nem volt gáz. A kiadott VM-en minden megvan ami kell, csak legyen min futtatni magát a VM-et. Ha elég jól megy a Java és megvan, hogy elvben mit csinál a Map és mit a Reduce, akkor hamar meg lehet csinálni. Pontositas: Kiadott VM = Hortonworks hivatalos Sandbox. Nekem volt azert szivas vele, de a 2. X versio mar ment jol. Egy i5 os laptopot 4 GB rammal azert elegge leterhel, de meg kezelheto. En a Pig/Hive hazit csinaltam, ahhoz nagy segitseg volt a webes UI.
'Big Data' elemzési eszközök nyílt forráskódú platformokon Tárgykód VITMAV15 Általános infók Kredit 2 Tanszék TMIT Követelmények Jelenlét ajánlott (nincs jegyzet) Minimális munka kis utánaolvasás KisZH nincs NagyZH 1 db Házi feladat van Vizsga Elérhetőségek Tantárgyi adatlap Tárgyhonlap A tárgy célja, hogy megismertesse a hallgatókkal a big data elemzésére alkalmas módszereket és algoritmusokat, különös tekintettel a széles körben elterjedt nyílt forráskódú technológiákra. A példák és a házi feladatok a Hadoop keretrendszerhez és más hozzá kapcsolódó technológiákhoz nyújtanak gyakorlati ismereteket. A hallgatók képesek lesznek nagy adatok elemzésére alkalmas rendszerek megtervezésére, létrehozására és elemzési feladatok megvalósítására. Jelenlét: Ajánlott mert nincs mindenről jegyzet NagyZH: TODO Házi: TODO "A tárgy jegyének megszerzéséhez a ZH legalább elégséges teljesítése szükséges, valamint a házi feladat elkészítése és megvédése. Az érdemjegyet a ZH illetve a házifeladat érdemjegyének átlagával számítjuk ki, a 0.
A felhívásra beadott pályázati anyagokat anonim bírálatok figyelembevételével az ELKH Titkárság Tudományos Tanácsának tudományterületileg illetékes szakterületi kollégiumi tagjai, valamint az ELKH Titkárság Elnöksége is véleményezte, majd a végső döntést az Irányító Testület hozta meg 2022 áprilisában. A pályázók összesen mintegy 7, 678 milliárd forintos támogatásra nyújtottak be igényt, az ötéves támogatási keret évente 3, 173 milliárd forint. A program eredményességét ecsetelte nyilatkozatában Maróth Miklós, az ELKH elnöke, aki szerint a kezdeményezés célja az alapkutatási kiválósági szempontokat szem előtt tartó projektek támogatása, továbbá az ELKH profiljából hiányzó vagy azt kiegészítő, nemzetközi viszonylatban is újnak számító, vagy a magyar tudományos életben újdonságot jelentő témák kutatásának elősegítése bármely tudományterületen. Főként a felfedező kutatások és azok eredményeinek hasznosítása területén remélnek előrelépéseket a kiválasztott kutatóműhelyektől.
Az új tudományos műhelyek 2022. július 1-jétől kezdhetik meg működésüket. A kezdeményezés elősegíti a hazai felsőoktatásban és akadémiai szférában szükséges oktatói és kutató utánpótlás biztosítását, továbbá erősíti az ELKH-hoz tartozó kutatóhelyek, valamint a felsőoktatási intézmények közötti együttműködést. A kutatócsoportok létesítésére kiírt felhívást az ELKH Titkársága és a TKI hirdette meg 2021. július 15-én. A jelenlegi 5 éves pályázati ciklus 2022. július 1. és 2027. június 30. között tart. A felhívás célja többek között a kutatóhálózaton kívüli, egyetemi, közintézményi, közgyűjteményi kutatások erősítése, a tudományos műhelyek kialakításának támogatása, a kutatói és oktatói utánpótlás, valamint az innovatív és a közvetlen társadalmi hasznot hozó kutatások elősegítése. 5 évvel ezelőtt 81 kutatócsoportot támogattak, a mostani pályázati ciklusra 140 érvényes pályázatot nyújtottak be: 45 a matematikai és természettudományok, 62 az élettudományok, 33 pedig a bölcsészet- és társadalomtudományok területéről érkezett.
Budapesti Műszaki és Gazdaságtudományi Egyetem Villamosmérnöki és Informatikai Kar A legjobbak választása! Bemutatkozunk a középiskolásoknak és szüleiknek Fizika kísérletek gimnazistáknak Härtlein Károly bemutatója! Kattints ide Űrmérnök mesterszak tájékoztató A 2022 szeptemberében kezdődő Űrmérnök mesterszakról tájékoztatót tartottunk! Kattints ide RobonAUT 2022 - a program visszanézhető Éld át újra az élményt! Kattints ide! Nyílt hét 2021 Több programunk visszanézhető! Kattints ide Előző Következő A ponthatárok kihirdetéséig hátra van még: Felvettek a BME VIK-re? Irány a! Hallgass bele, hogy betekintést kapj az egyetemi életről. Inkább olvasnál? Volt hallgatóink így emlékeznek vissza egyetemi éveikre Milyen az, amikor női vezető diktálja a tempót a szoftverfejlesztőknek? Erről sok-sok pozitívumot tudnak mesélni az Ericssonnál. "Senki sem kérdőjelezte meg a döntésem helyességét" Hogy mennyire változatos a képzés a BME-n? Annyira, hogy ha valaki nagyon elszánt, gyerekkori álmát is megvalósíthatja... Jó, ha egy gólya tud deriválni, vagy programozásból ismeri a függvény vagy a tömb fogalmát.
Az elemzés kimenete tehát egy két oszlopot tartalmazó tábla (html letöltésszám, hostok száma), illetve egy grafikon, amely bármely megjelenítő programmal (pl. Excel) előállítható. Utolsó 2 letöltött HTML oldal: minden egyes kliens (host) esetén ki kell gyűjteni az (időben) utolsó 2 letöltött HTML oldalt. Az eredmény tehát egy három oszlopot tartalmazó tábla (host, utolsó html oldal, utolsó előtti html oldal). Ha egy kliens (host) nem töltött le két html oldalt, akkor a megfelelő mezők üresen maradjanak. Napi egyedi látogatók (hosztok) száma: számítsuk ki minden napra, hogy hány egyedi látogató (host) volt aznap az oldalon, majd ezt ábrázoljuk grafikonon. Visszatérő látogatók (hosztok) listája: Visszatérő látogatónak tekintjük azt a hostot, ami két (vagy több) különböző napon is meglátogatta az oldalt és a legkorábbi és legkésőbbi lapletöltése között legalább 6 óra telt el. Ezzel kiszűrjük azokat a látogatókat, akik éjfél előtt és éjfél után közvetlenül látogatják meg az oldalt. A megoldás ezen látogatók listája és darabszáma.