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INTRODUCCION
Cátedra Electiva: "Big Data: Arquitecturas y Estrategias de Análisis de Datos Masivos 1
Conte
xt
o
ContextoCrecimiento descomunal de los datos
En la actualidad, estimaciones de la empresa EMC indican que el
volumen de datos en esta década 2010-2020 el universo digital
crecerá de los 0.9 Zetta Bytes en 2010 a 35,2 Zetta Bytes (1 ZB
equivale a 1.000 millones de TB) y que de esa masa de datos el
90% no está estructurada para ser almacenado en Tablas
relacionales o en sistemas multidimensionales.
Según un estudio de IBM, el tráfico mundial de información de
los data center (centros de datos) en la nube en los últimos 5
años se ha multiplicado por 12 y el tráfico tradicional al usuario
final se multiplicó 4 veces.
Eso significa que hay 4.8 ZB, circulando por internet. Esto
equivale a 4600 billones de email enviados, 1800 billones de
consultas web y 2.3 billones de fotos subidas a Facebook
diariamente.
1 ZB= 103 EB = 106 PB = 109 TB = 1012 GB = 1015 MB = 1018 KB = 1021 Bytes
Cátedra Electiva: "Big Data: Arquitecturas y Estrategias de Análisis de Datos Masivos 2
Contexto
Cátedra Electiva: "Big Data: Arquitecturas y Estrategias de Análisis de Datos Masivos3
Big Data y su influenciaEn la actualidad las organizaciones están desconcertadas sobre cómo sacar provecho del crecimiento masivo de datos almacenados en distintos dispositivos o en la nube (internet). En la imagen, los sectores de industrias de Australia y como impactará BD en su desarrollo …“Fuse” ( puede leerse como adopción, compenetración)
Cátedra Electiva: "Big Data: Arquitecturas y Estrategias de Análisis de Datos Masivos 4
El problema para las
organizaciones no sólo es
la cantidad de datos y su
soporte de procesamiento
IT, sino también falta de
estructuras adecuadas…
BIG
DATA
El problema
No es lo mismo un registro de un reclamo de un
cliente almacenado en un sistema transaccional, en
un e-mail o en un tweet de la red social twitter. Las
estructuras de la información son tan variadas
que pueden provenir desde un audio en mp3, un
sensor de clima, un GPS, hasta datos financieros del
mercado.
Cátedra Electiva: "Big Data: Arquitecturas y Estrategias de Análisis de Datos Masivos 5
Big Data se refiere a los conjuntos
de datos cuyo tamaño está más allá
de las capacidades de las
herramientas típicas de software de
bases de datos para capturar,
almacenar, gestionar y analizar.
Hablamos de Big Data cuando los
volúmenes superan la capacidad
del software habitual para ser
manejados y gestionados.
Identificamos al Big data a través de
las tres 'Vs': Volumen, Variedad y
Velocidad (3Vs)
BIG
DATA
¿Cómo gestionar
estos datos?
Big Data
Cátedra Electiva: "Big Data: Arquitecturas y Estrategias de Análisis de Datos Masivos 6
Análisis de datos no
estructurados que estén:•Bullendo por las redes sociales.
•En Internet de las cosas.
Y obtener información oculta
en Montañas, no, mejor … en
“Cordilleras” de datos!
BIG
DATA
¿Para qué?
Catedra Electiva: "Big Data: Arquitecturas y Estrategias de Análisis de Datos Masivos 7
En arquitecturas especiales
empecemos con un
File System uno de los que
hay …
(Más tarde veremos otra …)
BIG
DATA
¿Dónde Almacenar?
Cátedra Electiva: "Big Data: Arquitecturas y Estrategias de Análisis de Datos Masivos 8
Un HDFS de Hadoop
Distributed File System…ó
Sistema de Archivos
Distribuido… listo para
almacenar grande volúmenes de datos…
BIG
DATA
¿ Qué es Hadoop?
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Eco sistema de Big Data
Cátedra Electiva: "Big Data: Arquitecturas y Estrategias de Análisis de Datos Masivos10
BIG
DATA
Dos minutos para
Preguntas…
Paciencia!!! … Que faltan 4 expositores!
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BIG
DATA
¡Muchas Gracias!
Cátedra Electiva: "Big Data: Arquitecturas y Estrategias de Análisis de Datos Masivos 12
Ing. Calixto Maldonado
Catedra Electiva: "Big Data: Arquitecturas y Estrategias de Análisis de Datos Masivos 13
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