Этот курс входит в специализацию ''Специализация Parallel, Concurrent, and Distributed Programming in Java'

4.6
звезд
Оценки: 477

Vivek Sarkar

21 092 уже зарегистрированы

от партнера

Специализация Parallel, Concurrent, and Distributed Programming in JavaУниверситет Райса

Об этом курсе

Недавно просмотрено: 11 792

This course teaches learners (industry professionals and students) the fundamental concepts of Distributed Programming in the context of Java 8.  Distributed programming enables developers to use multiple nodes in a data center to increase throughput and/or reduce latency of selected applications.  By the end of this course, you will learn how to use popular distributed programming frameworks for Java programs, including Hadoop, Spark, Sockets, Remote Method Invocation (RMI), Multicast Sockets, Kafka, Message Passing Interface (MPI), as well as different approaches to combine distribution with multithreading.
Why take this course?

•	All data center servers are organized as collections of distributed servers, and it is important for you to also learn how to use multiple servers for increased bandwidth and reduced latency.
•	In addition to learning specific frameworks for distributed programming, this course will teach you how to integrate multicore and distributed parallelism in a unified approach.
•	Each of the four modules in the course includes an assigned mini-project that will provide you with the necessary hands-on experience to use the concepts learned in the course on your own, after the course ends.
•	During the course, you will have online access to the instructor and the mentors to get individualized answers to your questions posted on forums.

The desired learning outcomes of this course are as follows:

•	Distributed map-reduce programming in Java using the Hadoop and Spark frameworks
•	Client-server programming using Java's Socket and Remote Method Invocation (RMI) interfaces
•	Message-passing programming in Java using the Message Passing Interface (MPI)
•	Approaches to combine distribution with multithreading, including processes and threads, distributed actors, and reactive programming

Mastery of these concepts will enable you to immediately apply them in the context of distributed Java programs, and will also provide the foundation for mastering other distributed programming frameworks that you may encounter in the future  (e.g., in Scala or C++).

Гибкие сроки

Назначьте сроки сдачи в соответствии со своим графиком.

Сертификат, ссылками на который можно делиться с другими людьми

Получите сертификат по завершении

100% онлайн

Начните сейчас и учитесь по собственному графику.

Курс 3 из 3 в программе

Специализация Parallel, Concurrent, and Distributed Programming in Java

Средний уровень

Прибл. 18 часов на выполнение

Английский

Будет ли вашей компании выгодно обучить сотрудников востребованным навыкам?

Попробуйте Coursera для бизнеса

Приобретаемые навыки

Distributed Computing
Actor Model
Parallel Computing
Reactive Programming

Гибкие сроки

Назначьте сроки сдачи в соответствии со своим графиком.

Сертификат, ссылками на который можно делиться с другими людьми

Получите сертификат по завершении

100% онлайн

Начните сейчас и учитесь по собственному графику.

Курс 3 из 3 в программе

Специализация Parallel, Concurrent, and Distributed Programming in Java

Средний уровень

Прибл. 18 часов на выполнение

Английский

Будет ли вашей компании выгодно обучить сотрудников востребованным навыкам?

Попробуйте Coursera для бизнеса

Преподаватели

Оценка преподавателя

4,75/5 (оценок: 44)

Vivek Sarkar

Professor

Department of Computer Science

53 138 учащихся

3 курса

от партнера

Университет Райса

Узнайте, как сотрудники ведущих компаний осваивают востребованные навыки

Подробнее о Coursera для бизнеса

Программа курса: что вы изучите

Оценка контента94%(1,551 оценки)

Неделя

Неделя 1

1 ч. на завершение

Welcome to the Course!

1 ч. на завершение

1 видео ((всего 1 мин.)), 5 материалов для самостоятельного изучения, 1 тест

4 ч. на завершение

DISTRIBUTED MAP REDUCE

In this module, we will learn about the MapReduce paradigm, and how it can be used to write distributed programs that analyze data represented as key-value pairs. A MapReduce program is defined via user-specified map and reduce functions, and we will learn how to write such programs in the Apache Hadoop and Spark projects. TheMapReduce paradigm can be used to express a wide range of parallel algorithms. One example that we will study is computation of the TermFrequency – Inverse Document Frequency (TF-IDF) statistic used in document mining; this algorithm uses a fixed (non-iterative) number of map and reduce operations. Another MapReduce example that we will study is parallelization of the PageRank algorithm. This algorithm is an example of iterative MapReduce computations, and is also the focus of the mini-project associated with this module.

4 ч. на завершение

6 видео ((всего 49 мин.)), 6 материалов для самостоятельного изучения, 2 тестов

6 видео

1.1 Introduction to Map-Reduce8мин

1.2 Hadoop Framework8мин

1.3 Spark Framework11мин

1.4 TF-IDF Example7мин

1.5 Page Rank Example8мин

Demonstration: Page Rank Algorithm in Spark4мин

6 материалов для самостоятельного изучения

1.1 Lecture Summary5мин

1.2 Lecture Summary5мин

1.3 Lecture Summary5мин

1.4 Lecture Summary5мин

1.5 Lecture Summary5мин

Mini Project 1: Page Rank with Spark15мин

1 практическое упражнение

Module 1 Quiz30мин

Неделя

Неделя 2

4 ч. на завершение

CLIENT-SERVER PROGRAMMING

In this module, we will learn about client-server programming, and how distributed Java applications can communicate with each other using sockets. Since communication via sockets occurs at the level of bytes, we will learn how to serialize objects into bytes in the sender process and to deserialize bytes into objects in the receiver process. Sockets and serialization provide the necessary background for theFile Server mini-project associated with this module. We will also learn about Remote Method Invocation (RMI), which extends the notion of method invocation in a sequential program to a distributed programming setting. Likewise, we will learn about multicast sockets,which generalize the standard socket interface to enable a sender to send the same message to a specified set of receivers; this capability can be very useful for a number of applications, including news feeds,video conferencing, and multi-player games. Finally, we will learn about distributed publish-subscribe applications, and how they can be implemented using the Apache Kafka framework.

4 ч. на завершение

6 видео ((всего 43 мин.)), 6 материалов для самостоятельного изучения, 2 тестов

6 видео

2.1 Introduction to Sockets7мин

2.2 Serialization/Deserialization9мин

2.3 Remote Method Invocation6мин

2.4 Multicast Sockets7мин

2.5 Publish-Subscribe Model6мин

Demonstration: File Server using Sockets4мин

6 материалов для самостоятельного изучения

2.1 Lecture Summary5мин

2.2 Lecture Summary5мин

2.3 Lecture Summary5мин

2.4 Lecture Summary5мин

2.5 Lecture Summary5мин

Mini Project 2: File Server15мин

1 практическое упражнение

Module 2 Quiz30мин

15 минут на завершение

Talking to Two Sigma: Using it in the Field

15 минут на завершение

2 видео ((всего 13 мин.)), 1 материал для самостоятельного изучения

Неделя

Неделя 3

4 ч. на завершение

MESSAGE PASSING

In this module, we will learn how to write distributed applications in the Single Program Multiple Data (SPMD) model, specifically by using the Message Passing Interface (MPI) library. MPI processes can send and receive messages using primitives for point-to-point communication, which are different in structure and semantics from message-passing with sockets. We will also learn about the message ordering and deadlock properties of MPI programs. Non-blocking communications are an interesting extension of point-to-point communications, since they can be used to avoid delays due to blocking and to also avoid deadlock-related errors. Finally, we will study collective communication, which can involve multiple processes in a manner that is more powerful than multicast and publish-subscribe operations. The knowledge of MPI gained in this module will be put to practice in the mini-project associated with this module on implementing a distributed matrix multiplication program in MPI.

4 ч. на завершение

6 видео ((всего 49 мин.)), 6 материалов для самостоятельного изучения, 2 тестов

6 видео

3.1 Single Program Multiple Data (SPMD) model7мин

3.2 Point-to-Point Communication9мин

3.3 Message Ordering and Deadlock8мин

3.4 Non-Blocking Communications7мин

3.5 Collective Communication7мин

Demonstration: Distributed Matrix Multiply using Message Passing9мин

6 материалов для самостоятельного изучения

3.1 Lecture Summary7мин

3.2 Lecture Summary5мин

3.3 Lecture Summary5мин

3.4 Lecture Summary5мин

3.5 Lecture Summary5мин

Mini Project 3: Matrix Multiply in MPI15мин

1 практическое упражнение

Module 3 Quiz30мин

Неделя

Неделя 4

4 ч. на завершение

COMBINING DISTRIBUTION AND MULTITHREADING

In this module, we will study the roles of processes and threads as basic building blocks of parallel, concurrent, and distributed Java programs. With this background, we will then learn how to implement multithreaded servers for increased responsiveness in distributed applications written using sockets, and apply this knowledge in the mini-project on implementing a parallel file server using both multithreading and sockets. An analogous approach can also be used to combine MPI and multithreading, so as to improve the performance of distributed MPI applications. Distributed actors serve as yet another example of combining distribution and multithreading. A notable property of the actor model is that the same high-level constructs can be used to communicate among actors running in the same process and among actors in different processes; the difference between the two cases depends on the application configuration, rather the application code. Finally, we will learn about the reactive programming model,and its suitability for implementing distributed service oriented architectures using asynchronous events.

4 ч. на завершение

6 видео ((всего 44 мин.)), 7 материалов для самостоятельного изучения, 2 тестов

6 видео

4.1 Processes and Threads9мин

4.2 Multithreaded Servers6мин

4.3 MPI and Threading7мин

4.4 Distributed Actors8мин

4.5 Distributed Reactive Programming7мин

Demonstration: Parallel File Server using Multithreading and Sockets3мин

7 материалов для самостоятельного изучения

4.1 Lecture Summary5мин

4.2 Lecture Summary5мин

4.3 Lecture Summary10мин

4.4 Lecture Summary5мин

4.5 Lecture Summary5мин

Mini Project 4: Multi-Threaded File Server15мин

Exit Survey10мин

1 практическое упражнение

Module 4 Quiz30мин

20 минут на завершение

Continue Your Journey with the Specialization "Parallel, Concurrent, and Distributed Programming in Java"

20 минут на завершение

2 видео ((всего 10 мин.)), 1 материал для самостоятельного изучения

Рецензии

4.6

Рецензии: 77

5 stars
69,24 %
4 stars
22,80 %
3 stars
5,02 %
2 stars
0,83 %
1 star
2,09 %

Лучшие отзывы о курсе DISTRIBUTED PROGRAMMING IN JAVA

от партнера RE21 июля 2021 г.

This course is a great beginning to the distributed programming world in java!

от партнера DH16 сент. 2017 г.

Great course. The first programming assignment was challenging and well worth the time invested, I would recommend it for anyone that wants to learn parallel programming in Java.

от партнера AM30 мая 2020 г.

Very well structured and presented course! Very useful material with good relevant examples! Thank you, Prof. Sarkar for this Distributed Programming in Java course!

от партнера SP21 янв. 2019 г.

Nice course. Gives a good overview of Distributed Programming!!!

Посмотреть все отзывы

Специализация Parallel, Concurrent, and Distributed Programming in Java: общие сведения

Parallel, concurrent, and distributed programming underlies software in multiple domains, ranging from biomedical research to financial services. This specialization is intended for anyone with a basic knowledge of sequential programming in Java, who is motivated to learn how to write parallel, concurrent and distributed programs. Through a collection of three courses (which may be taken in any order or separately), you will learn foundational topics in Parallelism, Concurrency, and Distribution. These courses will prepare you for multithreaded and distributed programming for a wide range of computer platforms, from mobile devices to cloud computing servers.

To see an overview video for this Specialization, click here! For an interview with two early-career software engineers on the relevance of parallel computing to their jobs, click here. Acknowledgments The instructor, Prof. Vivek Sarkar, would like to thank Dr. Max Grossman for his contributions to the mini-projects and other course material, Dr. Zoran Budimlic for his contributions to the quizzes, Dr. Max Grossman and Dr. Shams Imam for their contributions to the pedagogic PCDP library used in some of the mini-projects, and all members of the Rice Online team who contributed to the development of the course content (including Martin Calvi, Annette Howe, Seth Tyger, and Chong Zhou).

Parallel, Concurrent, and Distributed Programming in Java

Часто задаваемые вопросы

Когда я получу доступ к лекциям и заданиям?
Доступ к лекциям и заданиям предоставляется в зависимости от типа регистрации. Если вы проходите курс в режиме слушателя, то получите бесплатный доступ к большинству материалов курса. Чтобы открыть оцениваемые задания и возможность получить сертификат, необходимо будет приобрести прохождение с сертификатом. Это можно сделать во время прохождения в режиме слушателя или после него. Если вы не видите варианта 'Режим слушателя'.
Курс может не предлагаться в режиме слушателя. Попробуйте бесплатную пробную версию или подайте заявку на финансовую помощь.
Курс предлагаться в режиме 'Полный курс, без сертификата'. В нем можно просматривать все материалы, выполнять обязательные задания и получить итоговую оценку. Приобрести дополнительно прохождение с сертификатом в таком случае нельзя.
Что я получу, оформив подписку на специализацию?
Записавшись на курс, вы получите доступ ко всем курсам в специализации, а также возможность получить сертификат о его прохождении. После успешного прохождения курса на странице ваших достижений появится электронный сертификат. Оттуда его можно распечатать или прикрепить к профилю LinkedIn. Просто ознакомиться с содержанием курса можно бесплатно.
Можно ли получить финансовую помощь?
Да. В некоторых программах обучения вы можете подать заявку на получение финансовой помощи или стипендии, если не можете оплатить регистрационный взнос. Если для выбранной вами программы предлагается такая возможность, вы увидите ссылку для подачи заявки на странице описания.
Do I need to buy a textbook?
No. The lecture videos, demonstrations and quizzes will be sufficient to enable you to complete this course. Students who enroll in the course and are interesting in receiving a certificate will also have access to a supplemental coursebook with additional technical details.
How does the Multicore Programming in Java: Parallelism course relate to the Multicore Programming in Java: Concurrency course?
Multicore Programming in Java: Parallelism and Multicore Programming in Java: Concurrency cover complementary aspects of multicore programming, and can be taken in any order. The Parallelism course covers the fundamentals of using parallelism to make applications run faster by using multiple processors at the same time. The Concurrency course covers the fundamentals of how parallel tasks and threads correctly mediate concurrent use of shared resources such as shared objects, network resources, and file systems.

Остались вопросы? Посетите Центр поддержки учащихся.

Обучайте сотрудников и добивайтесь отличных результатов в бизнесе

Откройте для себя Coursera для бизнеса

Distributed Programming in Java

Об этом курсе

Приобретаемые навыки