Flujo Grama de Big Data

Big Data

Cantidades masivas de datos que se acumulan con el tiempo que son difíciles de analizar y manejar utilizando herramientas comunes de gestión de bases de datos

Inconvenientes

Volumen

MapReduce

Tecnologías

Modelo de Datos

Tecnología de Análisis de Datos

NoSQL

Hadoop

Datos Estructurados

Datos Semi-Estructurados

Datos No Estructurados

Carencia de análisis de bases de datos

Rapidez en las consultas

Cargue de Datos

Personal- Capacitado

Es

Variedad

Velocidad

Hadoop Distributed File System

Apache Hadoop

Hadoop MapReduce

100TB

Descompone archivos

Tolerancia a Fallas

NameNode

DataNodes

Software para aplicaciones de grandes cantidades de datos de forma paralela

Es un modelo de programación para el procesamiento de datos

DynamoDB-Amazon

Cassandra-Facebook(Descentralizada)

Voldemort-LinkedIn

Google Big Table-Divide Información

HBase-Trabaja con los 3 tipos de datos almacena y guarda

CouchDB-Datos Documental Yahoo

MongoDB-Documentos con código abierto

BaseX-Almacena, recupera y gestiona

Estáticos y Dinámicos

Datos Irregulares, incompletos

No normalizados

No tienen patrón

BigQuery-Google servicio datos no estructurados

Thinkup-Extraer información de Twitter,Facebook y Google

Inforsphere Streams-Analizar en tiempo real

Biginsights Infosphere-Facilitar la consulta de los datos almacenados

SystemPuredata-Veloz,Carga

Entre Otros.