BIG DATA

Jaza  Rivas
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Jairy Meneses
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Jaza  Rivas
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Mapa mental big data
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BIG DATA
1 Tipos de Datos
1.1 Smart Data
1.1.1 Datos referente al negocio, actividades on-line, ventas, entre otros
1.2 Identity Data
1.2.1 Datos que identifican a las personas
1.3 Open Data
1.3.1 Data pública de las empresas
2 Los proyectos deben cumplir con el modelo de las 4 V
2.1 Volumen: gran volumen de datos, más de un millón de registros
2.2 Velocidad: Respuestas a consultas en un tiempo menor a 5 seg
2.3 Variedad: Los datos a manejar tienen estructura variable
2.4 Veracidad: Respuestas efectivas - iguales siempre en cada respuesta-
3 Los datos son variados, escalables, se necesita con velocidad, no estructurados
4 Lo más importante es el sistema de archivos Distribuido hadoop y el algoritmo map Reduce
5 Un Proyecto Exitoso debe seguir una metodología planificada
6 Bases de Datos clave - valor NoSQL
6.1 Cassandra - transaccional
6.2 Mongodb - Documentos
6.3 Neo4j - mapa, grafo
7 Grandes Volumenes de datos de Variedad de Fuentes, se pueden medir en Petabyte, Exabyte, Zettabyte, Yottabyte
8 Áreas de Aplicación
8.1 Web y social media
8.1.1 información que es obtenida de los medios sociales ( Facebook, twitter, tumbler, etc) y contenido web
8.2 Biometría
8.2.1 Datos anatómicos, características físicas de una persona incluyendo huellas digitales, iris, ADN, voz, etc.
8.3 Machine to Machine
8.3.1 El Internet de las cosas: sensores o medidores que capturan algún evento en particular
8.4 Big Transaction Data
8.4.1 Registros de facturación, en telecomunicaciones registros detallados de las llamadas (CDR), etc.
9 Lenguaje NoSQL (No Only SQL) para manipular la data
10 Tanto el modelo relacional como el no estructurado pueden escribir en el sistema de archivos HadoopFS
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