Hadoop is an Apache open source framework written in java that allows distributed processing of large datasets across clusters of computers using simple programming models. A Hadoop frame- worked application works in an environment that provides distributed storage and computation.
Breve descripción de programación distribuida en las que se incluye, Spark, MapReduce, Storm, BSP.
Brief description of the distributed programming included, Spark, MapReduce, Storm, BSP.
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.
Breve descripción de programación distribuida en las que se incluye, Spark, MapReduce, Storm, BSP.
Brief description of the distributed programming included, Spark, MapReduce, Storm, BSP.
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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.
Hadoop es un framework Open Source diseñado para el almacenamiento de datos de manera distribuida. Su capacidad para gestionar rápidamente enormes cantidades de información lo han convertido en una de las mejores opciones para las aplicaciones Big Data, donde encuentra en las soluciones Cloud Computing a su mejor aliado. En este whitepaper te explicamos las principales características de Hadoop, sus componentes y casos de uso, para que puedas sacarle el máximo partido.
Más información en el blog de Arsys: https://www.arsys.es/blog
Azure Data Usando HDInsight Ejemplo Hadoop: MadReduce, HIVE, PIGFreddy Angarita
Presentación de HDInsight donde la nube y Big Data se encuentran. HDInsight es basado en Hadoop para proveer capacidades de almacenamiento y análisis de grandes volúmenes de datos en la nube (Azure)
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
Taller sobre la creación de un clúster de Apache Hadoop y aplicaciones de su entorno de las XIII Xornadas Libres de Gpul en la Universidade da Coruña http://gpul.es/e/2014/xornadas-libres/
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.
Big Data es un concepto que hace referencia a un gran conjunto datos complejos, de formato heterogéneos y que donde las aplicaciones y mecanismos tradicionales de procesamiento no resultan ser los más adecuados para procesarlos. Los desafíos dentro del Big Data incluyen el análisis, la captura, la transformación de datos, búsqueda, intercambio, almacenamiento, transferencia, visualización y privacidad de la información.
Inmerso en este nuevo ecosistema de datos de gran tamaño y sin formato, se encuentra Apache Hadoop, un framework de Software desarrollado en un principio por Yahoo, y que ha sido y está siendo el standard de la industria para el procesamiento masivo de datos dentro de un cluster de computadores.
En el presente meetup realizamos una breve descripción de la arquitectura de este framwork y cómo Hadoop puede integrarse con otras diferentes soluciones empresariales. A su vez revisamos como grandes empresas tecnológicas han visto y apostado por Apache Hadoop como una herramienta para construcción de soluciones y procesamiento de datos en entornos de Big Data.
¿Por que cambiar de Apache Hadoop a Apache Spark?Socialmetrix
Abstract de la charla realizada en SUGAR - Scala User Group Argentina
Apache Spark [1] es un framework para procesamiento distribuído diseñado para ser amigable para Data-Scientists y programadores, con soporte nativo a muchos lenguajes y diversidad de formatos de datos es extramadamente flexible. Cambiando el modelo establecido por Hadoop v1 de Map-Reduce por un grafo de ejecución (DAG) y manteniendo los pasos intermédios en RAM, Spark brinda excelente performance y una API muy expresiva.
Gustavo Arjones [2], CTO de Socialmetrix, va contar la experiencia que tuvieron al cambiarse de Hadoop a Spark y lo que los llevaron a este cambio. Esta charla es una introducción teorica y practica a Spark y sus distintos componentes.
Los tópicos a discutir son:
• Qué és?
• Aspectos que hacen Spark tan atractivo para la comunidad
• Plataforma unificada para Data Science (Batch, Stream, ML, Graph)
• Soporte a distintos lenguajes
• Ejecución: RDD y DAG / Task Scheduller
• Tracción de la comunidad (# commits, # commiters)
• testing, etc
• Demos:
• Spark-shell: Explicar paso a paso el WordCount
• LogAnalytics - compilar y submeter al cluster
• SQL/DataFrames: Demostrar que se puede consumir directamente JSON y hacer queries con SQL
[1] http://spark.apache.org
[2] https://linkedin.com/in/arjones
Amazon Web Services (AWS) is a comprehensive, evolving cloud computing platform provided by Amazon. It provides a mix of infrastructure as a service (IaaS), platform as a service (PaaS) and packaged software as a service (SaaS) offerings.
Amazon Web Services (AWS) is a comprehensive, evolving cloud computing platform provided by Amazon. It provides a mix of infrastructure as a service (IaaS), platform as a service (PaaS) and packaged software as a service (SaaS) offerings.
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Más información en el blog de Arsys: https://www.arsys.es/blog
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Big Data es un concepto que hace referencia a un gran conjunto datos complejos, de formato heterogéneos y que donde las aplicaciones y mecanismos tradicionales de procesamiento no resultan ser los más adecuados para procesarlos. Los desafíos dentro del Big Data incluyen el análisis, la captura, la transformación de datos, búsqueda, intercambio, almacenamiento, transferencia, visualización y privacidad de la información.
Inmerso en este nuevo ecosistema de datos de gran tamaño y sin formato, se encuentra Apache Hadoop, un framework de Software desarrollado en un principio por Yahoo, y que ha sido y está siendo el standard de la industria para el procesamiento masivo de datos dentro de un cluster de computadores.
En el presente meetup realizamos una breve descripción de la arquitectura de este framwork y cómo Hadoop puede integrarse con otras diferentes soluciones empresariales. A su vez revisamos como grandes empresas tecnológicas han visto y apostado por Apache Hadoop como una herramienta para construcción de soluciones y procesamiento de datos en entornos de Big Data.
¿Por que cambiar de Apache Hadoop a Apache Spark?Socialmetrix
Abstract de la charla realizada en SUGAR - Scala User Group Argentina
Apache Spark [1] es un framework para procesamiento distribuído diseñado para ser amigable para Data-Scientists y programadores, con soporte nativo a muchos lenguajes y diversidad de formatos de datos es extramadamente flexible. Cambiando el modelo establecido por Hadoop v1 de Map-Reduce por un grafo de ejecución (DAG) y manteniendo los pasos intermédios en RAM, Spark brinda excelente performance y una API muy expresiva.
Gustavo Arjones [2], CTO de Socialmetrix, va contar la experiencia que tuvieron al cambiarse de Hadoop a Spark y lo que los llevaron a este cambio. Esta charla es una introducción teorica y practica a Spark y sus distintos componentes.
Los tópicos a discutir son:
• Qué és?
• Aspectos que hacen Spark tan atractivo para la comunidad
• Plataforma unificada para Data Science (Batch, Stream, ML, Graph)
• Soporte a distintos lenguajes
• Ejecución: RDD y DAG / Task Scheduller
• Tracción de la comunidad (# commits, # commiters)
• testing, etc
• Demos:
• Spark-shell: Explicar paso a paso el WordCount
• LogAnalytics - compilar y submeter al cluster
• SQL/DataFrames: Demostrar que se puede consumir directamente JSON y hacer queries con SQL
[1] http://spark.apache.org
[2] https://linkedin.com/in/arjones
Amazon Web Services (AWS) is a comprehensive, evolving cloud computing platform provided by Amazon. It provides a mix of infrastructure as a service (IaaS), platform as a service (PaaS) and packaged software as a service (SaaS) offerings.
Amazon Web Services (AWS) is a comprehensive, evolving cloud computing platform provided by Amazon. It provides a mix of infrastructure as a service (IaaS), platform as a service (PaaS) and packaged software as a service (SaaS) offerings.
Java is a high-level programming language developed by Sun Microsystems. ... Instead, Java programs are interpreted by the Java Virtual Machine, or JVM, which runs on multiple platforms. This means all Java programs are multiplatform and can run on different platforms, including Macintosh, Windows, and Unix computers.
JAVA was developed by Sun Microsystems Inc in 1991, later acquired by Oracle Corporation. It was developed by James Gosling and Patrick Naughton. It is a simple programming language. Writing, compiling and debugging a program is easy in java. It helps to create modular programs and reusable code.
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. ... Big data can be analyzed for insights that lead to better decisions and strategic business moves.
Microsoft Azure (formerly Windows Azure /ˈæʒər/) is a cloud computing service created by Microsoft for building, testing, deploying, and managing applications and services through a global network of Microsoft-managed data centers.
DevOps is the practice of operations and development engineers participating together in the entire service lifecycle, from design through the development process to production support. DevOps is also characterized by operations staff making use many of the same techniques as developers for their systems work.
Microsoft Azure (formerly Windows Azure /ˈæʒər/) is a cloud computing service created by Microsoft for building, testing, deploying, and managing applications and services through a global network of Microsoft-managed data centers.
JAVA was developed by Sun Microsystems Inc in 1991, later acquired by Oracle Corporation. It was developed by James Gosling and Patrick Naughton. It is a simple programming language. Writing, compiling and debugging a program is easy in java. It helps to create modular programs and reusable code.
AngularJS is a structural framework for dynamic web apps. It lets you use HTML as your template language and lets you extend HTML's syntax to express your application's components clearly and succinctly. AngularJS's data binding and dependency injection eliminate much of the code you would otherwise have to write. And it all happens within the browser, making it an ideal partner with any server technology.
DevOps is the combination of cultural philosophies, practices, and tools that increases an organization's ability to deliver applications and services at high velocity: evolving and improving products at a faster pace than organizations using traditional software development and infrastructure management processes
Robotic process automation (or RPA or RPAAI) is an emerging form of business process automation technology based on the notion of software robots or artificial intelligence (AI) workers. In traditional workflow automation tools, a software developer produces a list of actions to automate a task and interface to the back-end
DevOps is the combination of cultural philosophies, practices, and tools that increases an organization's ability to deliver applications and services at high velocity: evolving and improving products at a faster pace than organizations using traditional software development and infrastructure management processes.
The course is designed to teach solutions architects how to optimize the use of the AWS Cloud by understanding AWS services and how these services fit into cloud-based solutions. Because architectural solutions may differ depending on industry. I found this website to be useful for learning AWS. Have a look at the site. Hope it helps. http://professional-guru.com/courses/aws-training
Microsoft SQL Server is a relational database management system developed by Microsoft. As a database server, it is a software product with the primary function of storing and retrieving data as requested by other software applications—which may run either on the same computer or on another computer across a network ...
ava Introduction - What is Java? Where is Java being Used? types of Java applications, facts about Java, different editions of Java technology, what you will need to run Java and about popular Java Editors.
What is Azure? Azure is a comprehensive set of cloud services that developers and IT professionals use to build, deploy, and manage applications through our global network of datacenters. Integrated tools, DevOps, and a marketplace support you in efficiently building anything from simple mobile apps to internet-scale.
AngularJS is a structural framework for dynamic web apps. It lets you use HTML as your template language and lets you extend HTML's syntax to express your application's components clearly and succinctly. AngularJS's data binding and dependency injection eliminate much of the code you would otherwise have to write.
HTML is the standard markup language for creating Web pages. HTML stands for Hyper Text Markup Language; HTML describes the structure of Web pages using markup; HTML elements are the building blocks of HTML pages; HTML elements are represented by tags; HTML tags label pieces of content
I found this website to be useful for learning several courses. Have a look at the site. Hope it helps.
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Ponencia en I SEMINARIO SOBRE LA APLICABILIDAD DE LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL EN LA EDUCACIÓN SUPERIOR UNIVERSITARIA. 3 de junio de 2024. Facultad de Estudios Sociales y Trabajo, Universidad de Málaga.
Presentación de la conferencia sobre la basílica de San Pedro en el Vaticano realizada en el Ateneo Cultural y Mercantil de Onda el jueves 2 de mayo de 2024.
IMÁGENES SUBLIMINALES EN LAS PUBLICACIONES DE LOS TESTIGOS DE JEHOVÁClaude LaCombe
Recuerdo perfectamente la primera vez que oí hablar de las imágenes subliminales de los Testigos de Jehová. Fue en los primeros años del foro de religión “Yahoo respuestas” (que, por cierto, desapareció definitivamente el 30 de junio de 2021). El tema del debate era el “arte religioso”. Todos compartíamos nuestros puntos de vista sobre cuadros como “La Mona Lisa” o el arte apocalíptico de los adventistas, cuando repentinamente uno de los participantes dijo que en las publicaciones de los Testigos de Jehová se ocultaban imágenes subliminales demoniacas.
Lo que pasó después se halla plasmado en la presente obra.
2. • Introducción
• Hadoop
• Visión Actual
• MapReduce
• HDFS
• Arquitectura
• Funcionamiento
• Modos de Ejecución
• Ejemplos de Uso
• Desventajas
• Alternativas
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3. • Introducción
• Hadoop
• Visión Actual
• MapReduce
• HDFS
• Arquitectura
• Funcionamiento
• Modos de Ejecución
• Ejemplos de Uso
• Desventajas
• Alternativas
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4. INTRODUCCIÓN
Actualmente el crecimiento exponencial de datos como las
nuevas las nuevas tecnologías de almacenamiento de ellas,
están cambiando la arquitectura de los nuevos sistemas y el
modo con el cual se está acelerando el proceso de esta
información.
Motivo a esto, es la aparición de varias herramientas de código
libre que permiten manejar enormes cantidades de datos en
sistemas distribuidos.
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5. • Introducción
• Hadoop
• Visión Actual
• MapReduce
• HDFS
• Arquitectura
• Funcionamiento
• Modos de Ejecución
• Ejemplos de Uso
• Desventajas
• Alternativas
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6. HADOOP
Hadoop es un framework de software basado en Java y está
orientado a aplicaciones distribuidas con un uso extensivo de
datos y de alta escalabilidad.
Se presenta como una solución para los programadores sin
experiencia en el desarrollo de aplicaciones para entornos
distribuidos, dado que oculta la implementación de detalles
propios de estos sistemas: paralelización de tareas,
administración de procesos, balanceo de carga y tolerancia a
fallos.
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7. • Introducción
• Hadoop
• Visión Actual
• MapReduce
• HDFS
• Arquitectura
• Funcionamiento
• Modos de Ejecución
• Ejemplos de Uso
• Desventajas
• Alternativas
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8. VISIÓN ACTUAL
Hoy en día, el análisis de estos enormes volúmenes de datos de
distintos formatos, se están extendiendo paulatinamente en el
mundo de las Empresas, Redes Sociales y Weblogs.
Este fenómeno ha creado una nueva
organización sin fronteras a la que llamamos …
“Big Mc Data”
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9. • Introducción
• Hadoop
• Visión Actual
• MapReduce
• HDFS
• Arquitectura
• Funcionamiento
• Modos de Ejecución
• Ejemplos de Uso
• Desventajas
• Alternativas
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10. MAPREDUCE
Hadoop proporciona un entorno de ejecución orientado a
aplicaciones desarrolladas bajo el modelo de programación
MapReduce. Bajo este modelo, la ejecución de una aplicación
presenta dos etapas:
• Map: donde se realiza la ingestión y la transformación de los
datos de entrada, en la cual los registros de entrada pueden
ser son procesados en paralelo.
• Reduce: fase de agregación o resumen, donde todos los
registros asociados entre sí deben ser procesados juntos
por una misma entidad.
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11. • Introducción
• Hadoop
• Visión Actual
• MapReduce
• HDFS
• Arquitectura
• Funcionamiento
• Modos de Ejecución
• Ejemplos de Uso
• Desventajas
• Alternativas
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12. HDFS
Hadoop Distributed File System (HDFS) es un sistema de archivos
distribuido, escalable y portátil escrito en Java para el framework
Hadoop, pensado para almacenar grandes cantidades de
información, del orden Terabytes o Petabytes tolerante a fallos y
diseñado para ser instalado en máquinas de bajo costo.
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13. • Introducción
• Hadoop
• Visión Actual
• MapReduce
• HDFS
• Arquitectura
• Funcionamiento
• Modos de Ejecución
• Ejemplos de Uso
• Desventajas
• Alternativas
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14. ARQUITECTURA
La arquitectura de Hadoop se sustenta sobre 3 pilares
fundamentales:
• Sistema de Archivos : Denominado HDFS.
• Hadoop MapReduce: Planificador de trabajos, así como una
serie de nodos encargados para llevarlos a cabo.
• Hadoop Common : Conjunto de utilidades que posibiliten la
integración de subproyectos de Hadoop.
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15. • Introducción
• Hadoop
• Visión Actual
• MapReduce
• HDFS
• Arquitectura
• Funcionamiento
• Modos de Ejecución
• Ejemplos de Uso
• Desventajas
• Alternativas
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16. FUNCIONAMIENTO
Sobre el sistema de archivos se ubica el motor de MapReduce,
que consiste en un planificador de trabajos denominado
JobTracker, a través del que las aplicaciones cliente envían
trabajos MapReduce. Este planificador envía el flujo de trabajo
entrante a los nodos TaskTracker disponibles en el clúster, que se
ocuparán de ejecutar las funciones map y reduce en cada nodo.
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17. • Introducción
• Hadoop
• Visión Actual
• MapReduce
• HDFS
• Arquitectura
• Funcionamiento
• Modos de Ejecución
• Ejemplos de Uso
• Desventajas
• Alternativas
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18. MODOS DE EJECUCIÓN
Hadoop se puede ejecutar de tres formas distintas:
• Modo Local / Standalone : Por defecto, Hadoop está
configurado para ejecutarse en este modo como un proceso de Java
aislado. Esto es útil para depuración.
• Modo Pseudo-distribuido : Hadoop puede ejecutarse en este
modo, en donde cada tarea se ejecuta en proceso Java diferente.
• Modo Distribuido : Esta es la forma de aprovechar toda
la potencia de Hadoop, ya que se maximiza el paralelismo de
procesos y se utilizan todos los recursos disponibles del clúster en el
que se va a configurar Hadoop.
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19. • Introducción
• Hadoop
• Visión Actual
• MapReduce
• HDFS
• Arquitectura
• Funcionamiento
• Modos de Ejecución
• Ejemplos de Uso
• Desventajas
• Alternativas
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20. EJEMPLOS DE USO
Existe un gran número de aplicaciones y empresas que utilizan
Hadoop en sus clústers. Entre los más relevantes podemos
mencionar los siguientes:
• Facebook
• Google
• Twitter
• Yahoo!
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21. • Introducción
• Hadoop
• Visión Actual
• MapReduce
• HDFS
• Arquitectura
• Funcionamiento
• Modos de Ejecución
• Ejemplos de Uso
• Desventajas
• Alternativas
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22. DESVENTAJAS
• La curva de aprendizaje de Hadoop es Alta
• Hadoop no permite hacer lookups
• Hadoop reprocesa todo siempre
• Latencia
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23. • Introducción
• Hadoop
• Visión Actual
• MapReduce
• HDFS
• Arquitectura
• Funcionamiento
• Modos de Ejecución
• Ejemplos de Uso
• Desventajas
• Alternativas
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