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Hablemos de Big data

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conceptos basicos sobre bigdata, lo que debemos saber para entrar a este mundo.

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Hablemos de Big data

  1. 1. BigData Angel Aguirre Luis Toscano Kevin Torres
  2. 2. BigData: Océano de datos que nos dan una visión diferente del mundo que nos rodea.
  3. 3. Que es el Big Data ? En la actualidad vivimos en una tendencia a un aumento de los datos que percibimos y de los que no, a esto se le llama Big Data. Cada vez más estamos creciendo con el pasar del tiempo estas cantidades de datos aumentan con la creacion y utilizacion de nuevas tecnologias como IoT, Moviles y herramientas y servicios que nos permiten agilizar nuestras vidas. 2000 2005 2010 2020
  4. 4. Qué podemos hacer ? La información que nos rodea es demasiada si la sabemos procesar nos brinda información importante, para esto saber de BigData es importante, algunas de las cosas que podemos hacer son : ● Estudio del Genoma Humano ● Estudios en Fisica (Aceleracion de Particulas) ● Estudios sociales. ● Predicción y Control.
  5. 5. MapReduce es un framework que proporciona un sistema de procesamiento de datos paralelo y distribuido. Su nombre se debe a las funciones principales que son Map y Reduce, las cuales explicaremos a continuación. MapReduce está pensado para la solución práctica de algunos problemas que pueden ser paralelizados, pero se ha de tener en cuenta que no todos los problemas pueden resolverse eficientemente con MapReduce. MapReduce está orientado a resolver problemas con conjuntos de datos de gran tamaño, por lo que utiliza el sistema de archivos distribuido
  6. 6. The team Answer the question, “Why are we the ones to solve the problem we identified?” Hadoop Sistema de Almacenamiento y Procesamiento de datos distribuidos Pig Cassandra Entorno de ejecución de aplicativos basados en MapReduce, permite agilizar el procesamiento de datos de Hadoop Base de datos distribuida, basada en el modelo no relacional, tiene la capacidad de almacenar grandes volúmenes de datos. Hive Suite para el trabajo con datos de forma amigable, utilizando clústeres de hadoop para la ejecución de funciones MapReduce Herramientas
  7. 7. Datos Interesantes Esta informacion es sobre el crecimiento en la cantidad de datos. Inicia la revolucion de las .com Un año despues de creada la red social mas grande del mundo, empieza el bigdata a generarce. Facebook se consolida como la red social más importante y Twitter Acecha Se inicia la Web 3.0, los Móviles atacan. IoT, IPv6, Tor, entre otras, aparecen. 2000 2005 2010 2011 2015
  8. 8. Referencias Cisco, Internet será cuatro veces más grande en 2016, Artículo Web http://www.cisco.com/web/ES/about/press/2012/2012-05-30-internet-sera-cuatro-veces-mas-grande-en-2016--informe-vi ni-de-cisco.html Soares Sunil, Not Your Type? Big Data Matchmaker On Five Data Types You Need To Explore Today, Artículo Web http://www.dataversity.net/not-your-type-big-data-matchmaker-on-five-data-types-you-need-to-explore-today/ Clegg Dai, Big Data: The Data Velocity Discussion, Artículo Web http://thinking.netezza.com/blog/big-data-data-velocity-discussion Kobielus James, Big Data Analytics Helps Researchers Drill Deeper into Multiple Sclerosis, Artículo Web http://thinking.netezza.com/blog/big-data-analytics-helps-researchers-drill-deeper-multiple-sclerosis Aprenda más acerca de Apache Hadoop en http://hadoop.apache.org/ Zikopolous Paul, Deroos Dirk, Deutsch Tom, Lapis George, Understanding Big Data: Analytics for Enterprise Class Hadoop and Streaming Data, McGraw-Hill, 2012 Foster Kevin, Nathan Senthil, Rajan Deepak, Ballard Chuck, IBM InfoSphere Streams: Assembling Continuous Insight in the Information Revolution, IBM RedBooks, 2011

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