![• Hadoop está inspirado en el proyecto de Google File System(GFS) y en el
paradigma de programación MapReduce, el cual consiste en dividir en dos
tareas (mapper – reducer) para manipular los datos distribuidos a nodos de
un clúster logrando un alto paralelismo en el procesamiento.[5] Hadoop
está compuesto de tres piezas: Hadoop Distributed File System (HDFS),
Hadoop MapReduce y Hadoop Common](https://image.slidesharecdn.com/deticbigdata-160512032813/85/De-tic-big-data-8-320.jpg)
De tic big data
- 1. Estudiante: DEISY HERRERA G. UNIVERSIDAD DE LA GUAJIRA 1er Semestre de Administración de Empresas Año 2016
- 2. ¿Que es Big Data? El concepto de Big Data aplica para toda aquella información que no puede ser procesada o analizada utilizando procesos o herramientas tradicionales. Sin embargo, Big Data no se refiere a alguna cantidad en específico, ya que es usualmente utilizado cuando se habla en términos de petabytes y exabytes de datos.
- 3. Analicemos primeramente en términos de bytes: • Gigabyte = 109 = 1,000,000,000 • Terabyte = 1012 = 1,000,000,000,000 • Petabyte = 1015 = 1,000,000,000,000,000 • Exabyte = 1018 = 1,000,000,000,000,000,000
- 4. ¿De dónde proviene toda esa información? Los seres humanos estamos creando y almacenando información constantemente y cada vez más en cantidades astronómicas. Se podría decir que si todos los bits y bytes de datos del último año fueran guardados en CD's, se generaría una gran torre desde la Tierra hasta la Luna y de regreso.
- 5. Tipos de datos Big Data 1.- Web and Social Media: Incluye contenido web e información que es obtenida de las redes sociales como Facebook, Twitter, LinkedIn, etc, blogs. 2.- Machine-to-Machine (M2M): M2M se refiere a las tecnologías que permiten conectarse a otros dispositivos. M2M utiliza dispositivos como sensores o medidores que capturan algún evento en particular (velocidad, temperatura, presión, variables meteorológicas, variables químicas como la salinidad, etc.) los cuales transmiten a través de redes alámbricas, inalámbricas o híbridas a otras aplicaciones que traducen estos eventos en información significativa.
- 6. • 3.- Big Transaction Data: Incluye registros de facturación, en telecomunicaciones registros detallados de las llamadas (CDR), etc. • 4.- Biometrics: Información biométrica en la que se incluye huellas digitales, escaneo de la retina, reconocimiento facial, genética, etc. de investigación. • 5.- Human Generated: Las personas generamos diversas cantidades de datos como la información que guarda un call center al establecer una llamada telefónica, notas de voz, correos electrónicos, documentos electrónicos, estudios médicos, etc.
- 7. Componentes de una plataforma Big Data • Las organizaciones han atacado esta problemática desde diferentes ángulos. Todas esas montañas de información han generado un costo potencial al no descubrir el gran valor asociado. Desde luego, el ángulo correcto que actualmente tiene el liderazgo en términos de popularidad para analizar enormes cantidades de información es la plataforma de código abierto Hadoop.
- 8. • Hadoop está inspirado en el proyecto de Google File System(GFS) y en el paradigma de programación MapReduce, el cual consiste en dividir en dos tareas (mapper – reducer) para manipular los datos distribuidos a nodos de un clúster logrando un alto paralelismo en el procesamiento.[5] Hadoop está compuesto de tres piezas: Hadoop Distributed File System (HDFS), Hadoop MapReduce y Hadoop Common