Framework big data

Framework big data

Apache cassandra

1. HDFS también se llama Hadoop Distributed File System. Es el principal sistema de almacenamiento de datos de las aplicaciones Hadoop. Emplea una arquitectura NameNode y DataNode para implementar un sistema de archivos distribuido que proporciona un acceso de alto rendimiento a los datos a través de clusters Hadoop altamente escalables.
2. Hbase es un sistema de gestión de bases de datos no relacionales orientado a columnas que se ejecuta sobre Hadoop Distributed File System (HDFS). Se compone de un conjunto de tablas estándar con filas y columnas, muy parecido a una base de datos tradicional.
3. MapReduce es un modelo o patrón de programación dentro del marco de trabajo de Hadoop que se utiliza para acceder a los big data almacenados en el sistema de archivos de Hadoop (HDFS). MapReduce facilita el procesamiento concurrente al dividir petabytes de datos.
4. YARN es la tecnología de gestión de recursos y programación de trabajos en el marco de procesamiento distribuido Hadoop de código abierto. YARN son las siglas de Yet Another Resource Negotiator (Otro negociador de recursos), pero normalmente se le conoce sólo por el acrónimo; el nombre completo fue un humor autodespectivo por parte de sus desarrolladores.

Marco de trabajo de big data hadoop

Una discusión de 5 marcos de procesamiento de Big Data: Hadoop, Spark, Flink, Storm y Samza. Se ofrece una visión general de cada uno de ellos y se facilitan perspectivas comparativas, junto con enlaces a recursos externos sobre determinados temas relacionados.
Con el incesante diluvio de datos del mundo moderno, establecer los tamaños exactos que hacen que los datos sean «grandes» es en cierto modo inútil, ya que las necesidades prácticas de procesamiento superan la imposición de límites teóricos. Al igual que el término Inteligencia Artificial, el Big Data es un objetivo móvil; al igual que las expectativas de la IA de hace décadas se han cumplido en gran medida y ya no se denominan IA, el Big Data de hoy es el «qué bonito» de mañana, debido al crecimiento exponencial de los datos que, como sociedad, estamos creando, guardando y queriendo procesar. Por lo tanto, las herramientas tradicionales de procesamiento de datos que no se adaptan a los grandes datos acabarán siendo obsoletas.
Así que la pregunta es: ¿qué hacemos con estos datos? La respuesta, por supuesto, depende mucho del contexto. Pero todo el mundo está procesando Big Data, y resulta que este procesamiento puede abstraerse hasta un grado que puede ser tratado por todo tipo de marcos de procesamiento de Big Data. Algunos de estos marcos son muy conocidos (Hadoop y Spark, te estoy mirando a ti), mientras que otros son más de nicho en su uso, pero aún así han logrado forjar respetables cuotas de mercado y reputaciones.

Lista de marcos de big data

Marco empresarial de Big DataSocioEl Marco de Big Data es un cuerpo de conocimiento independiente para el desarrollo y el avance de las prácticas y la certificación de Big Data. El objetivo de Big Data Framework es inspirar, promover y desarrollar la excelencia en las prácticas, análisis y aplicaciones de Big Data en todo el mundo.
¿Es usted una universidad, escuela o instituto de formación y quiere impartir cursos de certificación de Big Data Framework? Como socio de formación acreditado, su organización está autorizada a impartir los cursos de formación del marco de Big Data basados en el plan de certificación de Big Data y a ofrecer los exámenes del marco de Big Data.
El Big Data Framework se ha asociado con APMG International para organizar la acreditación de los centros de formación. APMG International es una organización de acreditación líder y global con los más altos estándares de calidad. Pasar con éxito el proceso de evaluación de APMG es un testimonio del compromiso de un socio de formación acreditado para proporcionar servicios de formación de calidad.

Ejemplos de marcos de big data

Las tecnologías de Big Data y análisis permiten a su organización ser más competitiva y crecer sin límites. Pero si una organización está capturando grandes cantidades de datos, necesitará soluciones específicas para su análisis, como un lago de datos inteligente. Pero antes, dediquemos un momento a analizar el valor que aporta el Big Data a una empresa.
El término «Big Data» no es nuevo. Para muchas personas este término se asocia directamente con «muchos datos». Sin embargo, entender esta tecnología de esta manera no es del todo correcto. La tecnología Big Data implica:
También sería un error pensar que todas las áreas de Big Data son de inteligencia empresarial. El Big Data, no está limitado ni definido por los objetivos que se persiguen con esa iniciativa. Sino por las características de los propios datos.
Hoy en día, podemos basar nuestras decisiones en los datos prescriptivos obtenidos a través del Big Data. Gracias a esta tecnología, cada acción de los clientes, competidores, proveedores, etc, generará información prescriptiva que irá desde datos estructurados y fáciles de gestionar hasta información no estructurada y difícil de utilizar para la toma de decisiones.

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