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Conceptos esenciales para entender almacenamiento y procesamiento de datos.

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Fernando Escobar
Fernando Escobar
Ecuador

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Conceptos esenciales para entender almacenamiento y procesamiento de datos.

by Fernando Escobar
1

Reduce la cantidad de espacio de almacenamiento necesario para los datos

2

es la plataforma de desarrollo de SAP también utiliza una combinación de una base de datos relacional y una columnar

3

Motor de consultas distribuido de Apache Spark que permite ejecutar instrucciones SQL con baja latencia sobre grandes volúmenes de datos, integrando procesamiento estructurado y semiestructurado

4

Sistema de archivos distribuido que almacena grandes conjuntos de datos en bloques replicados en múltiples nodos, asegurando disponibilidad y tolerancia a fallos

5

Procesamiento en Tiempo Real. Permite el análisis en tiempo real a través del procesamiento por minilotes. Esta herramienta permite capturar datos en movimiento, analizarlos al instante y generar resultados inmediatos.

6

Tipo de BDD que permite el almacenamiento con Flexibilidad sin Estructura Rígida. Ofrecen una alternativa a las bases relacionales tradicionales al trabajar con estructuras no tabulares, como documentos, pares clave-valor, columnas o grafos

7

Las bases de datos relacionales siguen estos principios. Hace que las transacciones sean confiables al evitar actualizaciones parciales, manteniendo la integridad de los datos

8

Termino que expresa reducción de la redundancia de datos y mejora la eficiencia al organizar los datos en múltiples tablas relacionadas

9

Termino que refiere al crecimiento de las bases de datos. En el caso de las bases de datos relacionales este crecimiento es vertical

10

Es un framework de código abierto diseñado para almacenar y procesar grandes conjuntos de datos en clusters de ordenadores

11

permite administrar de forma eficiente los recursos del clúster, las tareas de planificación y de programación que se ejecutan en Hadoop

12

Es un modelo de programación y un motor de procesamiento de big data diseñado para el procesamiento paralelo de grandes conjuntos de datos

13

Plataforma de procesamiento que reduce drásticamente el tiempo de procesamiento con la implementación del cálculo en memoria

14

Componentes y bibliotecas importantes de la arquitectura Spark. Esta biblioteca escalable de Spark proporciona código de machine learning para aplicar procesos estadísticos avanzados

15

Componentes y bibliotecas importantes de la arquitectura Spark. solución en tiempo real que aprovecha la capacidad de programación rápida de Spark Core

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