Couvre la mise en œuvre et l'évaluation d'un projet pratique dans les algorithmes distribués, en mettant l'accent sur la construction de liens parfaits, la diffusion FIFO et la diffusion causale localisée.
Présente le modèle de programmation MapReduce pour l'informatique distribuée, en mettant l'accent sur sa vision et ses mécanismes de sous-développement.
Discute des techniques avancées d'optimisation Spark pour gérer efficacement les Big Data, en se concentrant sur la parallélisation, les opérations de mélange et la gestion de la mémoire.
Couvre un examen des examens passés sur les algorithmes distribués, en mettant l'accent sur des concepts clés tels que la résiliation de la diffusion fiable, le consensus et l'élection des dirigeants.
