Este documento presenta una introducción a Big Data, incluyendo las tendencias de la industria, definiciones de Big Data, ejemplos de datos masivos, y utilidades de Big Data. También describe escenarios de análisis empresarial utilizando herramientas como Hadoop, Hive y HDInsight, y cómo Microsoft Excel puede usarse para explotar y analizar grandes conjuntos de datos.
Presentación introductoria al Big Data, y su aplicación en los negocios, impartida en la jornada organizada por Ascentic y PCTCAN en Santander, 12/05/2016
Presentación introductoria al Big Data, y su aplicación en los negocios, impartida en la jornada organizada por Ascentic y PCTCAN en Santander, 12/05/2016
Big Data Tutorial | What Is Big Data | Big Data Hadoop Tutorial For Beginners...Simplilearn
This presentation about Big Data will help you understand how Big Data evolved over the years, what is Big Data, applications of Big Data, a case study on Big Data, 3 important challenges of Big Data and how Hadoop solved those challenges. The case study talks about Google File System (GFS), where you’ll learn how Google solved its problem of storing increasing user data in early 2000. We’ll also look at the history of Hadoop, its ecosystem and a brief introduction to HDFS which is a distributed file system designed to store large volumes of data and MapReduce which allows parallel processing of data. In the end, we’ll run through some basic HDFS commands and see how to perform wordcount using MapReduce. Now, let us get started and understand Big Data in detail.
Below topics are explained in this Big Data presentation for beginners:
1. Evolution of Big Data
2. Why Big Data?
3. What is Big Data?
4. Challenges of Big Data
5. Hadoop as a solution
6. MapReduce algorithm
7. Demo on HDFS and MapReduce
What is this Big Data Hadoop training course about?
The Big Data Hadoop and Spark developer course have been designed to impart in-depth knowledge of Big Data processing using Hadoop and Spark. The course is packed with real-life projects and case studies to be executed in the CloudLab.
What are the course objectives?
This course will enable you to:
1. Understand the different components of the Hadoop ecosystem such as Hadoop 2.7, Yarn, MapReduce, Pig, Hive, Impala, HBase, Sqoop, Flume, and Apache Spark
2. Understand Hadoop Distributed File System (HDFS) and YARN as well as their architecture, and learn how to work with them for storage and resource management
3. Understand MapReduce and its characteristics, and assimilate some advanced MapReduce concepts
4. Get an overview of Sqoop and Flume and describe how to ingest data using them
5. Create database and tables in Hive and Impala, understand HBase, and use Hive and Impala for partitioning
6. Understand different types of file formats, Avro Schema, using Arvo with Hive, and Sqoop and Schema evolution
7. Understand Flume, Flume architecture, sources, flume sinks, channels, and flume configurations
8. Understand HBase, its architecture, data storage, and working with HBase. You will also understand the difference between HBase and RDBMS
9. Gain a working knowledge of Pig and its components
10. Do functional programming in Spark
11. Understand resilient distribution datasets (RDD) in detail
12. Implement and build Spark applications
13. Gain an in-depth understanding of parallel processing in Spark and Spark RDD optimization techniques
14. Understand the common use-cases of Spark and the various interactive algorithms
15. Learn Spark SQL, creating, transforming, and querying Data frames
Learn more at https://www.simplilearn.com/big-data-and-analytics/big-data-and-hadoop-training
Big Data may well be the Next Big Thing in the IT world. The first organizations to embrace it were online and startup firms. Firms like Google, eBay, LinkedIn, and Facebook were built around big data from the beginning.
Download at http://DavidHubbard.net/powerpoint - This Introduction to Business Intelligence gives an overview of how Business Intelligence fits into business strategy in general. It does not go into the specific technologies of Business Intelligence. It is meant to be used to explain Business Intelligence to those not already familiar with Business Intelligence.
Big data is a term that describes the large volume of data – both structured and unstructured – that inundates a business on a day-to-day basis. But it’s not the amount of data that’s important. It’s what organizations do with the data that matters. Big data can be analyzed for insights that lead to better decisions and strategic business moves.
It is a brief overview of Big Data. It contains History, Applications and Characteristics on BIg Data.
It also includes some concepts on Hadoop.
It also gives the statistics of big data and impact of it all over the world.
Big Data Analytics | What Is Big Data Analytics? | Big Data Analytics For Beg...Simplilearn
The presentation about Big Data Analytics will help you know why Big Data analytics is required, what is Big Data analytics, the lifecycle of Big Data analytics, types of Big Data analytics, tools used in Big Data analytics and few Big Data application domains. Also, we'll see a use case on how Spotify uses Big Data analytics. Big Data analytics is a process to extract meaningful insights from Big Data such as hidden patterns, unknown correlations, market trends, and customer preferences. One of the essential benefits of Big Data analytics is used for product development and innovations. Now, let us get started and understand Big Data Analytics in detail.
Below are explained in this Big Data analytics tutorial:
1. Why Big Data analytics?
2. What is Big Data analytics?
3. Lifecycle of Big Data analytics
4. Types of Big Data analytics
5. Tools used in Big Data analytics
6. Big Data application domains
What is this Big Data Hadoop training course about?
The Big Data Hadoop and Spark developer course have been designed to impart an in-depth knowledge of Big Data processing using Hadoop and Spark. The course is packed with real-life projects and case studies to be executed in the CloudLab.
What are the course objectives?
This course will enable you to:
1. Understand the different components of the Hadoop ecosystem such as Hadoop 2.7, Yarn, MapReduce, Pig, Hive, Impala, HBase, Sqoop, Flume, and Apache Spark
2. Understand Hadoop Distributed File System (HDFS) and YARN as well as their architecture, and learn how to work with them for storage and resource management
3. Understand MapReduce and its characteristics, and assimilate some advanced MapReduce concepts
4. Get an overview of Sqoop and Flume and describe how to ingest data using them
5. Create database and tables in Hive and Impala, understand HBase, and use Hive and Impala for partitioning
6. Understand different types of file formats, Avro Schema, using Arvo with Hive, and Sqoop and Schema evolution
7. Understand Flume, Flume architecture, sources, flume sinks, channels, and flume configurations
8. Understand HBase, its architecture, data storage, and working with HBase. You will also understand the difference between HBase and RDBMS
9. Gain a working knowledge of Pig and its components
10. Do functional programming in Spark
11. Understand resilient distribution datasets (RDD) in detail
12. Implement and build Spark applications
13. Gain an in-depth understanding of parallel processing in Spark and Spark RDD optimization techniques
14. Understand the common use-cases of Spark and the various interactive algorithms
15. Learn Spark SQL, creating, transforming, and querying Data frames
Learn more at https://www.simplilearn.com/big-data-and-analytics/big-data-and-hadoop-training
Big Data & Analytics (Conceptual and Practical Introduction)Yaman Hajja, Ph.D.
A 3-day interactive workshop for startups involve in Big Data & Analytics in Asia. Introduction to Big Data & Analytics concepts, and case studies in R Programming, Excel, Web APIs, and many more.
DOI: 10.13140/RG.2.2.10638.36162
All about Big Data components and the best tools to ingest, process, store and visualize the data.
This is a keynote from the series "by Developer for Developers" powered by eSolutionsGrup.
Big Data Tutorial | What Is Big Data | Big Data Hadoop Tutorial For Beginners...Simplilearn
This presentation about Big Data will help you understand how Big Data evolved over the years, what is Big Data, applications of Big Data, a case study on Big Data, 3 important challenges of Big Data and how Hadoop solved those challenges. The case study talks about Google File System (GFS), where you’ll learn how Google solved its problem of storing increasing user data in early 2000. We’ll also look at the history of Hadoop, its ecosystem and a brief introduction to HDFS which is a distributed file system designed to store large volumes of data and MapReduce which allows parallel processing of data. In the end, we’ll run through some basic HDFS commands and see how to perform wordcount using MapReduce. Now, let us get started and understand Big Data in detail.
Below topics are explained in this Big Data presentation for beginners:
1. Evolution of Big Data
2. Why Big Data?
3. What is Big Data?
4. Challenges of Big Data
5. Hadoop as a solution
6. MapReduce algorithm
7. Demo on HDFS and MapReduce
What is this Big Data Hadoop training course about?
The Big Data Hadoop and Spark developer course have been designed to impart in-depth knowledge of Big Data processing using Hadoop and Spark. The course is packed with real-life projects and case studies to be executed in the CloudLab.
What are the course objectives?
This course will enable you to:
1. Understand the different components of the Hadoop ecosystem such as Hadoop 2.7, Yarn, MapReduce, Pig, Hive, Impala, HBase, Sqoop, Flume, and Apache Spark
2. Understand Hadoop Distributed File System (HDFS) and YARN as well as their architecture, and learn how to work with them for storage and resource management
3. Understand MapReduce and its characteristics, and assimilate some advanced MapReduce concepts
4. Get an overview of Sqoop and Flume and describe how to ingest data using them
5. Create database and tables in Hive and Impala, understand HBase, and use Hive and Impala for partitioning
6. Understand different types of file formats, Avro Schema, using Arvo with Hive, and Sqoop and Schema evolution
7. Understand Flume, Flume architecture, sources, flume sinks, channels, and flume configurations
8. Understand HBase, its architecture, data storage, and working with HBase. You will also understand the difference between HBase and RDBMS
9. Gain a working knowledge of Pig and its components
10. Do functional programming in Spark
11. Understand resilient distribution datasets (RDD) in detail
12. Implement and build Spark applications
13. Gain an in-depth understanding of parallel processing in Spark and Spark RDD optimization techniques
14. Understand the common use-cases of Spark and the various interactive algorithms
15. Learn Spark SQL, creating, transforming, and querying Data frames
Learn more at https://www.simplilearn.com/big-data-and-analytics/big-data-and-hadoop-training
Big Data may well be the Next Big Thing in the IT world. The first organizations to embrace it were online and startup firms. Firms like Google, eBay, LinkedIn, and Facebook were built around big data from the beginning.
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Big data is a term that describes the large volume of data – both structured and unstructured – that inundates a business on a day-to-day basis. But it’s not the amount of data that’s important. It’s what organizations do with the data that matters. Big data can be analyzed for insights that lead to better decisions and strategic business moves.
It is a brief overview of Big Data. It contains History, Applications and Characteristics on BIg Data.
It also includes some concepts on Hadoop.
It also gives the statistics of big data and impact of it all over the world.
Big Data Analytics | What Is Big Data Analytics? | Big Data Analytics For Beg...Simplilearn
The presentation about Big Data Analytics will help you know why Big Data analytics is required, what is Big Data analytics, the lifecycle of Big Data analytics, types of Big Data analytics, tools used in Big Data analytics and few Big Data application domains. Also, we'll see a use case on how Spotify uses Big Data analytics. Big Data analytics is a process to extract meaningful insights from Big Data such as hidden patterns, unknown correlations, market trends, and customer preferences. One of the essential benefits of Big Data analytics is used for product development and innovations. Now, let us get started and understand Big Data Analytics in detail.
Below are explained in this Big Data analytics tutorial:
1. Why Big Data analytics?
2. What is Big Data analytics?
3. Lifecycle of Big Data analytics
4. Types of Big Data analytics
5. Tools used in Big Data analytics
6. Big Data application domains
What is this Big Data Hadoop training course about?
The Big Data Hadoop and Spark developer course have been designed to impart an in-depth knowledge of Big Data processing using Hadoop and Spark. The course is packed with real-life projects and case studies to be executed in the CloudLab.
What are the course objectives?
This course will enable you to:
1. Understand the different components of the Hadoop ecosystem such as Hadoop 2.7, Yarn, MapReduce, Pig, Hive, Impala, HBase, Sqoop, Flume, and Apache Spark
2. Understand Hadoop Distributed File System (HDFS) and YARN as well as their architecture, and learn how to work with them for storage and resource management
3. Understand MapReduce and its characteristics, and assimilate some advanced MapReduce concepts
4. Get an overview of Sqoop and Flume and describe how to ingest data using them
5. Create database and tables in Hive and Impala, understand HBase, and use Hive and Impala for partitioning
6. Understand different types of file formats, Avro Schema, using Arvo with Hive, and Sqoop and Schema evolution
7. Understand Flume, Flume architecture, sources, flume sinks, channels, and flume configurations
8. Understand HBase, its architecture, data storage, and working with HBase. You will also understand the difference between HBase and RDBMS
9. Gain a working knowledge of Pig and its components
10. Do functional programming in Spark
11. Understand resilient distribution datasets (RDD) in detail
12. Implement and build Spark applications
13. Gain an in-depth understanding of parallel processing in Spark and Spark RDD optimization techniques
14. Understand the common use-cases of Spark and the various interactive algorithms
15. Learn Spark SQL, creating, transforming, and querying Data frames
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Big Data & Analytics (Conceptual and Practical Introduction)Yaman Hajja, Ph.D.
A 3-day interactive workshop for startups involve in Big Data & Analytics in Asia. Introduction to Big Data & Analytics concepts, and case studies in R Programming, Excel, Web APIs, and many more.
DOI: 10.13140/RG.2.2.10638.36162
All about Big Data components and the best tools to ingest, process, store and visualize the data.
This is a keynote from the series "by Developer for Developers" powered by eSolutionsGrup.
SolidQ Business Analytics Day | Como de grandes son tus datosSolidQ
Presentación de Javier Torrenteras en el SolidQ Business Analytics Day en Valencia (España)
- ¿Por qué Big data?
- Entonces...Haddoop ¿Qué es?
- ventajas y Componentes de Hadoop
-HD Insight, Windows Azure HDInsight
-Grandes DW
www.bisql.com
Big Data, Almacenes de Datos Empresariales (EDW) y Windows Azure (SQL Databas...Joseph Lopez
Breve sinopsis sobre como comprender todo el escenario en la manipulación de datos procedentes del Big Data, de los Almacenes de Datos Empresariales con motor de datos SQL Azure bajo Plataforma BI
En esta presentacion explicamos el concepto de Big Data y Business Intelligence (Inteligencia de negocio), asi como tambien presentamos las herramientas basadas en software open source como son Hadoop y Pentaho que permiten implementar soluciones, hablamos de los ecosistemas disponibles y mas.
http://summit.solidq.com
Es innegable que los motores de BBDD transaccionales deben adaptarse a la posibilidad de gestionar datos no estructurados. Microsoft en SQL Server 2016 incluye un motor nuevo (llamado Polybase) que permite acceder con lenguaje Transact SQL a datos no estructurados y poder mezclarlos con datos estructurados. En esta sesión conocerá este nuevo motor y cómo empezar a integrar datos no estructurados en sus bases de datos transaccionales.
Conociendo los servicios adicionales en big dataSpanishPASSVC
Todos han empezado a usar y a conocer Hadoop y HDInsight, en parte los lenguajes usados para su consumo, pero poco se hablado de los servicios complementarios que pueden enriquecer la experiencia BigData, conozca estos servicios y su aplicación.
Tutorial Introductorio a Big Data, Hadoop y sus tecnologías asociadas (Hive, Pig, HBase, HDFS), etc. Presentado en el XVIII Congreso Iberoamericano de Ingenieria del Software (CIBSE). Peru. Lima. Abril del 2015.
Webinar Vault IT: Analítica avanzada y Machine Learning con virtualización de...Denodo
Watch full webinar here: https://bit.ly/36j4ATO
Las técnicas avanzadas de ciencia de datos, como el aprendizaje automático (machine learning), son herramientas extremadamente útiles para obtener información valiosa de los datos. Sin embargo, suponen más presión para los data scientists, que tienen que buscar los datos correctos y limpiarlos para que sean utilizables. Este proceso, al final, consume la mayor parte de su tiempo.
En este webinar, explicaremos cómo la virtualización de datos ayuda a obtener la información necesaria de una manera más eficiente y ágil. Asista para descubrir:
- Cómo la virtualización de datos acelera la adquisición y el procesamiento de datos
- Cómo la solución de virtualización de datos de Denodo se integra con herramientas como Spark, Python, Zeppelin, etc.
- Cómo la virtualización de datos permite una gestión más eficiente de grandes volúmenes de datos
- Dos casos de éxito de clientes y una demo de analítica predictiva
En esta sesión veremos diferentes métodos para cargar datos en un cluster de HDInsight (Hadoop). Veremos como cada método es válido para: datos desde origenes OLTP, datos desde origenes sin estructura y datos a los que se dota estructura para presentarselos a HDInsight. En cada escenario se debe considerar el uso posterior que se le dará al dato para hacerlo de la forma más eficiente. Habrá casos en los que el dato se serializa con librerías .NET y en otros casos el dato se procesará como texto puro
Jornada en enpresa digitala: Mitos y Realidades del Big DataUrko Zurutuza
Esta presentación es la que utilicé como ponente de Mondragon Unibertsitatea para introducir al público asistente a la jornada de "Mitos y Realidades del Big Data" de Enpresa Digitala en su nodo de Goiru (http://www.euskadinnova.net/es/enpresa-digitala/agenda/mitos-realidades-data/8956.aspx?utm_source=rss_feed&utm_medium=rss&utm_campaign=accesos_rss). Se trata de una presentación donde se explican qué es y qué no es Big Data, enfocando sobre todo en la parte de almacenamiento, infraestructura, y análisis de los datos.
SolidQ Summit 2018 - Qué necesita saber un DBA de Integration ServicesSolidQ
http://bit.ly/SQSummit
Aprende que puede aportar SSIS en las labores diarias de un DBA, desde las tareas más simples hasta cómo administrar fácilmente el servicio.
SolidQ Summit 2018 - Seguridad a nivel datos. RLSSolidQ
http://bit.ly/SQSummit
Con el creciente despliegue de modelos tabulares y servicios de tiempo real conectados a ellos, nos surge siempre una misma pregunta: ¿Cómo controlo quien puede acceder a determinados datos en esos modelos y arquitecturas modernas? Abordaremos distintos escenarios de conexión de Power BI y modelos tabulares, su implementación, mantenimiento y buenas prácticas.
SolidQ Summit 2018 - Todo lo que un integrador de datos debería tener... y pa...SolidQ
http://bit.ly/SQSummit
A través de ejemplos vamos a ver porque las herramientas actuales de integración de datos han de experimentar una evolución significativa, tanto en su forma como en su fondo.
SolidQ Summit 2018 - ¿Dificultades gestionando relaciones muchos a muchos? De...SolidQ
http://bit.ly/SQSummit
En esta sesión veremos el funcionamiento de la nueva funcionalidad de Grafos en SQL Server y qué nos puede aportar respecto a un modelado tradicional.
http://bit.ly/SQSummit
En el último año el ecosistema de herramientas de visualización de Microsoft ha crecido, desarrollado y combinado entre sí. ¿Qué camino está tomando? ¿qué puedo hacer con Reporting Services que no pueda hacer con Power BI, Report Server o viceversa? Haremos un análisis de la característica que diferencian cada una, de forma muy rápida.
Vale, SQL Server 2017 corre en Linux, ¿me interesa? Sí, ¿por qué? Porque no hablamos simplemente de que corra un nuevo sistema operativo...sino que se pueden utilizar para despliegues rápidos en entornos escalables basados en docker, kubernetes, etc. Daremos un repaso a cómo aprovecharnos de los nuevos escenarios de despliegue en nuestras empresas, aunque sean tradicionalmente entornos Microsoft.
En la vida real, columnstore puede aplicar bien o mal. En esta sesión veremos qué podemos hacer para conseguir un verdadero real-time operational analytics en nuestros entornos OLTP.
En un mundo que se mueve rápido, la capacidad de reacción ante la toma de decisiones es primordial. Te enseñaremos a llevar tus datos allá donde vayas, visualizarlos como necesites y tomar el control. Para ello PowerApps permite visualizarlos como necesites y tomar el control. Para ello PowerApps permite integrar la suite de aplicaciones de Microsoft, de una manera ágil e intuitiva.
Jugando a ser rico: Machine Learning para predicción de stocksSolidQ
¿Alguna vez has intentado invertir? ¿Te fiaste de un amigo? ¿De un soplo del mercado? En esta sesión veremos cómo aproximamos la predicción del mercado de valores y las diferentes opciones que nos planteamos en proyectos similares (predicción de ventas, stocks, compras...).
Cuando tomamos control de un servidor SQL Server en Flex Services, nosotros como operadores tenemos que sentirnos seguros con lo que estamos asumiendo. Para ello, hacemos un análisis del servidor donde revisamos elementos importantes del servidor como configuración del SQL, planes de mantenimiento, etc. En esta sesión, te enseñaremos lo importante de los diversos elementos básicos que revisamos para asegurarnos que tomamos el control de un servidos SQL Server que no nos va a dar sorpresas.
¿Hola? ¿Alguien por ahí? Hoy en día no es raro encontrarse con un Bot como medio para interactuar con una plataforma online. La creciente implantación de esta tecnología en el mercado, nos invita a conocer Azure Bot Framework. Repasaremos las herramientas disponibles, el proceso de creación, buenas practicas, casos de uso y muchos más. Acompáñanos ¡cuando hacer bot ya no hay stop!
Las necesidades de análisis en los diferentes escenarios de negocio se vuelven cada vez más complejas. Dato histórico, dato en tiempo real, dato desde diferentes fuentes, dato predictivo, todo a la vez y en el mismo punto centralizado. ¿Nos hemos vuelto locos? ¿Es imposible? ¿No seremos capaces? Nada de eso, con Azure y una buena planificación conseguiremos una arquitectura con la última tecnología y que, sobre todo, cubre nuestras necesidades de análisis por complejas que sean.
La nube ha abierto en los últimos años escenarios de análisis que antes eran impensables. Sistemas BI levantados y corriendo en minutos en vez de meses, alta disponibilidad al alcance de un botón, pagar únicamente por lo que consumimos... En esta sesión veremos las diferentes opciones que tenemos en Azure para conseguir mover nuestra infraestructura BI a la nube y aprovecharnos de sus ventajas.
¿Qué viene GDPR? Mi SQL está preparado- SolidQ Summit 2018SolidQ
El 25 de mayo entró en vigor el nuevo reglamento de protección de datos, en esta presentación te vamos a explicar qué es lo que tienes que tener en cuenta como un DBA para cumplir.
Hilando fino en SSAS multidimensional - SolidQ Summit 2018SolidQ
A raíz de un caso real, el equipo de SolidQ ha estado buscando la mejor manera de implementar una jerarquía padre-hijo de cuentas contables con un operador unitario que tuviera un buen rendimiento, a pesar de la gran cantidad de datos a la que tenía que enfrentarse. Veremos cómo aplanar la jerarquía, cómo implementarlo con SSAS, con una alternativa MDX, cómo añadir ordenación a las cuentas basadas en otro atributo, Time Balance Average y algún otro truco de tuning.
KAWARU CONSULTING presenta el projecte amb l'objectiu de permetre als ciutadans realitzar tràmits administratius de manera telemàtica, des de qualsevol lloc i dispositiu, amb seguretat jurídica. Aquesta plataforma redueix els desplaçaments físics i el temps invertit en tràmits, ja que es pot fer tot en línia. A més, proporciona evidències de la correcta realització dels tràmits, garantint-ne la validesa davant d'un jutge si cal. Inicialment concebuda per al Ministeri de Justícia, la plataforma s'ha expandit per adaptar-se a diverses organitzacions i països, oferint una solució flexible i fàcil de desplegar.
Catalogo Refrigeracion Miele Distribuidor Oficial Amado Salvador ValenciaAMADO SALVADOR
Descubre el catálogo general de la gama de productos de refrigeración del fabricante de electrodomésticos Miele, presentado por Amado Salvador distribuidor oficial Miele en Valencia. Como distribuidor oficial de electrodomésticos Miele, Amado Salvador ofrece una amplia selección de refrigeradores, congeladores y soluciones de refrigeración de alta calidad, resistencia y diseño superior de esta marca.
La gama de productos de Miele se caracteriza por su innovación tecnológica y eficiencia energética, garantizando que cada electrodoméstico no solo cumpla con las expectativas, sino que las supere. Los refrigeradores Miele están diseñados para ofrecer un rendimiento óptimo y una conservación perfecta de los alimentos, con características avanzadas como la tecnología de enfriamiento Dynamic Cooling, sistemas de almacenamiento flexible y acabados premium.
En este catálogo, encontrarás detalles sobre los distintos modelos de refrigeradores y congeladores Miele, incluyendo sus especificaciones técnicas, características destacadas y beneficios para el usuario. Amado Salvador, como distribuidor oficial de electrodomésticos Miele, garantiza que todos los productos cumplen con los más altos estándares de calidad y durabilidad.
Explora el catálogo completo y encuentra el refrigerador Miele perfecto para tu hogar con Amado Salvador, el distribuidor oficial de electrodomésticos Miele.
Catalogo general Ariston Amado Salvador distribuidor oficial ValenciaAMADO SALVADOR
Distribuidor Oficial Ariston en Valencia: Amado Salvador distribuidor autorizado de Ariston, una marca líder en soluciones de calefacción y agua caliente sanitaria. Amado Salvador pone a tu disposición el catálogo completo de Ariston, encontrarás una amplia gama de productos diseñados para satisfacer las necesidades de hogares y empresas.
Calderas de condensación: Ofrecemos calderas de alta eficiencia energética que aprovechan al máximo el calor residual. Estas calderas Ariston son ideales para reducir el consumo de gas y minimizar las emisiones de CO2.
Bombas de calor: Las bombas de calor Ariston son una opción sostenible para la producción de agua caliente. Utilizan energía renovable del aire o el suelo para calentar el agua, lo que las convierte en una alternativa ecológica.
Termos eléctricos: Los termos eléctricos, como el modelo VELIS TECH DRY (sustito de los modelos Duo de Fleck), ofrecen diseño moderno y conectividad WIFI. Son ideales para hogares donde se necesita agua caliente de forma rápida y eficiente.
Aerotermia: Si buscas una solución aún más sostenible, considera la aerotermia. Esta tecnología extrae energía del aire exterior para calentar tu hogar y agua. Además, puede ser elegible para subvenciones locales.
Amado Salvador es el distribuidor oficial de Ariston en Valencia. Explora el catálogo y descubre cómo mejorar la comodidad y la eficiencia en tu hogar o negocio.
4. Tendencias de la Industria
44x
En 2015, servicios de nube pública tendrán 46%
de crecimiento neto en gasto de ti
5. Introducción: La revolución de los datos
•Big Data, Data Science y lo que nos pueden proporcionar
•Actores de mercado en Big Data
•Utilidades de Big Data
6. ¿Qué es Big Data?
• Big data Consists of datasets that grow so large that they
become awkward to work with using on-hand DB
Management tools.
• Wikipedia
Big data is when the size of the data itself becomes part of
the problem
Mike Lukides, O’Reilly Radar
It’s not just your “Big Data” problems, it’s all about your BIG
“data” Problems.
Alexander Stojanovic, Hadoop Manager on Win Azure
8. Ejemplos de Big Data
12 Tb
día
21 Pb
Hadoop
cluster
7 Pb
mes
1 Tb
tweets/dia
75
Million
scores/day
14 Tb
Hadoop
cluster
4 Billion
Graph
edg/day
7 Tb
datos/dia
9. Ficheros log
Datos
menos
estructura
dos
Datos
públicos
Device
outputs
Texto/
Imágenes
New
Insights
Datos menos estructurados
Intentar un ETL para
transformarlo en relacional
Tiempo de desarrollo elevado
Son datos susceptibles a
cambios de estructura
Archivados y Borrados
Acceso caro
Entonces…¿cómo obtengo insights?
Datos
estructurados
Datos estructurados
Bases de Datos relacionales
Bases de Datos analíticas
Registros
10. ¿Qué es Big Data para ?
• Datos, datos, datos…..
• ¿Big? Hoy es Big, pero dentro de 2-3 años, ¿seguirá siendo big?
• Equipos y negocios “centrados en datos”
• Big Data: “ Barreras para que una organización o equipo puedan almacenar, procesar y
acceder todos los datos que necesitan para operar con eficiencia, tomar decisiones,
reducir riesgos, etc.”
11. Utilidades de Big Data
•Vista completa de nuestros usuarios
•Seguridad / inteligencia
•Operaciones Analíticas (TI, dispositivos,…)
•Complemento de DW
16. Escenarios de Business Analytics
•Análisis sencillo de gran cantidad de datos no estructurados:
Microsoft HDInsight
•Análisis sencillo de datos en memoria: Microsoft StreamInsight
•Análisis en profundidad: SQL Server y Self-Service BI
17. ¿Qué es Hadoop?
•Open Source
•Plataforma de almacenamiento de datos y
análisis para Big Data
•Optimizado para manejar
• Datos masivos a través de paralelismo
• Variedad de datos (Estructurados, No-estructurados,
Menos estructurados)
• Uso de hardware económico
•No para OLTP / OLAP
18. •Escalable
• Escala linealmente en capacidad de almacenamiento
y computación
•Tolerante a Fallos
• Proporcionado por el Sistema de ficheros distribuido
y el framework de lectura
•Procesamiento distribuido
• Sigue la estrategia de divide y vencerás
¿Qué es Hadoop?: Ventajas
21. Hadoop Distributed File System (HDFS)
•Sistema de ficheros distribuido diseñado para
grandes conjuntos de datos
•Fiable y con buen rendimiento
• Alto rendimiento de acceso: Latencia de disco
• Alto ancho de banda Almacenamiento Clustered auto-
reparable
•Divide los datos entre los nodos en un Cluster
• NameNode: Mantiene el mapeo de bloques de
ficheros a nodos esclavos
• DataNode: Almacena y sirve bloques de datos
24. Map Reduce Framework
• Motor de planificación parar Procesamiento de carga
distribuido
• Pares Clave-Valor
• Función Map
• Función Reduce
• Lenguajes de Script : Java, python, Javascript…
• Saca provecho de la distribución de datos de HDFS
• JobTracker: Planifica los trabajos entre los TaskTrackers
• TaskTracker: unidades de trabajo
27. Sqoop
•Tecnología que sirve de interfaz entre HDFS y los
Sistemas de información empresarial
•Orígenes de datos relacionales integrados
• MySQL, Oracle, SQL Server …
•Importación / Exportación (Bidireccional)
29. Pig
•Lenguaje de flujo de datos de alto nivel y
framework de ejecución
•Lenguaje de consulta: PigLatin
• Posibilidad de join de tablas
•Por detrás ejecuta trabajos MapReduce
31. Hive
•Infraestructura Data Warehouse desde Hadoop
•Proporciona
• Sumarización de Datos
• Consultas Ad-hoc
•Lenguaje consulta estilo SQL: HiveQL
•Por detrás ejecuta trabajos MapReduce
44. ¿Y cómo exploto toda esta información?:
Microsoft Excel
•PowerPivot
•Complementos Excel para Minería de Datos
•Acceso a Datos Hadoop
•Data Explorer
As we look at the IT industry today, a number of important trends are changing the way software is being purchased, deployed and used in the organization. Data ExplosionThe volume of data in the workplace is exploding. According to IDC, digital data will grow more than 40x over the next decade. As more and more data is created digitally, we expect to see ever greater demands being placed on our data platforms to store, secure, process and manage these large volumes of data.Consumerization of ITToday we see an increasing trend toward the “consumerization” of IT—creating the demand for Web 2.0 experiences in the business environment. As consumers, we are accustomed to powerful user-friendly experiences, whether searching the Internet on a mobile device to find information instantly, or quickly accessing our personal financial data. In the workplace, however, we are often unable to answer even the most basic questions about our business. Increasingly, users demand business experiences that more closely mirror the convenience and ease of use in consumer life.Private and Public CloudCloud computing is changing the way data is accessed and processed, and it is creating whole new models for the way applications are delivered. According to IDC, Cloud services will account for 46% of net-new growth in overall IT spending. With private and public cloud infrastructure, organizations have an opportunity to reduce TCO dramatically as data volume increases. As we see an evolution toward greater use of private and public clouds, we see an increasing need for solutions that support hybrid cloud scenarios.
data is expected to grow by up to 44 times by 2020Data is growing faster than computers are getting bigger.2 billion internet users 2011Everyday, we create 2.5 quintillion bytes of data–so much that 90% of the data in the world today has been created in the last two years alone. This data comes from everywhere: from sensors used to gather climate information, posts to social media sites, digital pictures and videos posted online, transaction records of online purchases, and from cell phone GPS signals to name a few. This data is big data. We’re discussing data problems ranging from gigabytes to petabytes of data. At some point, traditional techniques for working with data run out of steam.
Big data spans three dimensions: Volume, Velocity ,Variety , VariabilityVolume – Big data comes in one size: large. Enterprises are awash with data, easily amassing terabytes and even petabytes of information. Velocity – Often time-sensitive, big data must be used as it is streaming in to the enterprise in order to maximize its value to the business. Variety – Big data extends beyond structured data, including unstructured data of all varieties: text, audio, video, click streams, log files and more. Variability
Yahoo uses up to 170 petabytes of data in Hadoop, an open source software framework for very large data sets, to customize the home pages it presents to users. That improved visits click-throughs by 160 percent,
CrawlersMost of the organizations that have built data platforms have found it necessary to go beyond the relational database model. Traditional relational database systems stop being effective at this scale. Managing sharding and replication across a horde of database servers is difficult and slow. The need to define a schema in advance conflicts with reality of multiple, unstructured data sources, in which you may not know what’s important until after you’ve analyzed the data. Relational databases are designed for consistency, to support complex transactions that can easily be rolled back if any one of a complex set of operations fails. While rock-solid consistency is crucial to many applications, it’s not really necessary for the kind of analysis we’re discussing here. Do you really care if you have 1,010 or 1,012 Twitter followers?The typical decision-making process goes something like this: capture some data, integrate it together, analyze the clean and integrated data, make some decisions, execute. By the time you decide and execute, the data may be too old and have cost you too muchEjemplo de sensores en hospital
After this, then “Why great performance, Why cheap, Why good processing, Why good data storage”
Hadoop is essentially a batch systemHadoop processes data as it arrives, and delivers intermediate results in (near) realtime. Near real-time data analysis enables features like trending topics on sites like Twitter. These features only require soft real-time; reports on trending topics don’t require millisecond accuracy.
HDFS está inspirado en el sistema de archivos de Google. El sistema de archivos distribuido de Hadoop tiene como propósito organizar los archivos en un espacio de nombres jerárquico. HDFS tiene dos diferencias fundamentales respecto otros sistemas de archivos: HDFS puede abarcar múltiples máquinas y además HDFS se ejecuta en un espacio de usuario, al contrario que otros sistemas de archivos los cuales están estrechamente ligados al kernel del sistema operativo. El sistema de archivos distribuido de Hadoop esta diseñado para almacenar de forma fiable archivos de tamaño grande en clusters. HDFS almacena cada archivo como una secuencia de bloques, todos los bloques del archivo excepto el último son del mismo tamaño. Los bloques pertenecientes a un archivo estarán replicados en diferentes clusters para la tolerancia a fallos. Tanto el tamaño de bloque como el factor de replicación se pueden configurar para cada archivo.NameNode: Nodo único maestro, que controla el namespace del sistema de archivos y regula el acceso a los archivos de las peticiones clientes. Mantiene el rastro de que DataNodes tienen qué bloques de datos y usa esta información para controlar la jerarquía de todo el sistema de archivo. DataNode: Son los responsables de servir las lecturas y escrituras desde el sistema de archivos cliente, realiza las operaciones como abrir, cerrar, renombrar, etc. de los archivos y directorios, además realizan la creación de bloques, eliminación y replicación bajo las instrucciones del NameNode.
MapReduce es un framework que permite la computación paralela sobre grandes colecciones de datos. Al igual que HDFS tiene también una arquitectura maestro/esclavo. Cuenta con un servidor maestro o JobTracker y varios servidores esclavos TaskTracker, uno por cada nodo del clúster. Veamos cuáles son las diferencias entre ellos:JobTracker es el punto de interacción con los usuarios. Los usuarios envían los trabajos Map/Reduce al JobTracker, que los pone en una cola de trabajos pendientes y ejecuta en orden de llegada. El JobTracker gestiona la asignación de tareas y delega las tareas a los TaskTrackers. Los TaskTrackers ejecutan tareas bajo la orden del JobTracker. MapReduce se basa en la idea de tomar una operación básica funcional y aplicarla, paralelamente, a gigabytes o terabytes de datos. Para lograr dicho paralelismo, necesitamos tener cada operación MapReduce independiente de las otras.Storing data is only part of building a data platform, though. Data is only useful if you can do something with it, and enormous datasets present computational problems.Google popularized the MapReduce approach, which is basically a divide-and-conquer strategy for distributing an extremely large problem across an extremely large computing cluster. In the “map” stage, a programming task is divided into a number of identical subtasks, which are then distributed across many processors; the intermediate results are then combined by a single reduce task.Google’s biggest problem, creating large searches. It’s easy to distribute a search across thousands of processors, and then combine the results into a single set of answers. What’s less obvious is that MapReduce has proven to be widely applicable to many large data problems, ranging from search to machine learning.
Less network latency
Otro de los conceptos que existen en el ecosistema de Hadoop es Sqoop. Sqoop permite transferir gran volumen de datos de manera eficiente entre Hadoop y datos estructurados externos, como RDBMS y Data Warehouse. Aunque se trata de un proyecto todavía en desarrollo, esta teniendo gran éxito en el mundo empresarial, con la finalidad de solidificar los datos de Hadoop y los datos de DW. Sqoop ofrece conectores para integrar Hadoop con otros sistemas, entre ellos SQL Server. Mediante este conector podemos importar datos desde:Tablas de SQL Server a archivos delimitados HDFSTablas de SQL Server a archivos SequenceFiles en HDFSTablas de SQL Server a las tablas de Hive.Consultas ejecutadas en SQL Server a archivos de texto delimitados de HDFSConsultas ejecutadas en SQL Server a archivos SequenceFiles en HDFSConsultas ejecutadas en SQL Server a las tablas de Hive.Y podemos exportar datos:De archivos delimitados HDFS a SQL ServerDe archivos SequenceFiles en HDFS a SQL ServerDesde las tablas de Hive a las tablas de SQL Server
Pig ofrece una plataforma que consta de un lenguaje de alto de nivel para conseguir programas para analizar grandes volúmenes de datos. Pig presenta una característica importante que es el paralelismo, por lo que permite manejar grandes conjuntos de datos en su totalidad.La infraestructura que Pig presenta es un compilador que produce secuencias de MapReduce. El lenguaje Pig consiste en un lenguaje textual llamado PigLatin. PigLatin abstrae la programación de Java a una notación que hace que los programas de MapReduce en alto nivel, es parecido a SQL en RDBMS. Además, los usuarios pueden crear sus propias funciones para algún propósito en concreto.
Hive consiste en un sistema de Data Warehouse para Hadoop que permite realizar consultas ad-hoc y analizar grandes volúmenes de datos almacenados en el sistema de archivos HDFS. Hive utiliza MapReduce para su ejecución y HDFS para su almacenamiento.Hive proporciona un mecanismo para abstraer la estructura de estos datos y consultar los datos mediante un lenguaje parecido a SQL, llamado HiveQL.Las sentencias HQL se descomponen por el servicio de HQL en tareas MapReduce y se ejecutan en un cluster. Las sentencias HQL se pueden ejecutar de distintas formas.· Podemos ejecutar las sentencias por línea de comandos, conocida como Hive Shell· Desde aplicaciones usando los conectores Java DatabaseConnectivity (JDBC) o Open DatabaseConnectivity (ODBC)· Desde un cliente llamado HiveThrift. Este cliente es muy similar que cualquier cliente de base de datos que se instala en el equipo cliente de un usuario y se comunica con el servidor de Hive. Se puede usar el cliente HiveThrift en aplicaciones escritas en C, Java, C#, PHP, Python o Ruby. Hive tiene un alto parecido a las bases de datos tradicionales, pero debido a que Hive se basa en Hadoop y operaciones MapReduce, presenta algunas diferencias. Hadoop está pensado para realizar consultas secuenciales, entonces podemos tener consultas con una latencia muy alta, por lo tanto, se sería adecuado utilizar Hive en aplicaciones que requieren tiempos de respuesta muy rápidos. Y por otro lado, Hive está orientado a operaciones de lectura, por lo que no es adecuado utilizarlo en aplicaciones que impliquen un alto número de escrituras
Commercial support
The real advantage of the JavaScript layer should show itself in integrating Hadoop into a business environment, making it easy for developers to create intranet analytical environments accessible by business users. Combined with Microsoft's focus on bringing server-side JavaScript to Windows and Azure through Node.js, this gives an interesting glimpse into Microsoft's view of where developer enthusiasm and talent will lie.