Big Data

Big Data

1. Amazon EMR

   • Apache Spark
   • Apache Hive
   • Apache HBase
   • Apache Flink
   • Apache Hudi
   • Presto

2. Amazon Web Service Lake formation

   • Automatiza muchos de esos pasos manuales y reduce el tiempo requerido para crear un lago de datos exitoso de meses a dias

3. Clúster EMR en AWS Outpost

   • Volumen: terabytes a petabytes de datos
   • Variedad registros web interaciones en las redes sociales transacciones online
   • velocidad
   • Para trabajos de corta duración puede inidica y finalizar clusters y pagar por segundo en función de las instancias utilizadas

4. Complejo y abierto

   • Todos los servicios de anpalisis admiten formatos de archivos abiertos como Apache Parquet
   • No ncesita mover y transformar sus datos para analizarlos si no que puede almacenarlos una vez en un formato estándar y analizarlos con cualquier herramienta

5. Grandes conjuntos de datos son plataformas digitales en donde podemos navegar en la misma

   • Disponibilidad inmediata
   • CApacidades amplias y profundas
   • Confianza y seguridad

6. EMR puede ejecutar análisis de datos a escala de petabytes a menos de la mitad de costoy con velocidad 3 veces superior

Imágenes y archivos del mapa