Los datos estructurados son los datos que se ajustan a un modelo de datos, tienen una estructura bien definida, siguen un orden consistente y una persona o un programa informático pueden acceder y utilizarlos fácilmente. Los datos estructurados generalmente se almacenan en esquemas bien definidos, como bases de datos. Generalmente es tabular con columnas y … Continue reading «¿Qué son los datos estructurados? – Part 1»
En la generación actual, Apache Flink es la gran herramienta gigante que no es más que 4G de Big Data. Es el verdadero marco de procesamiento de flujo. El núcleo de Flink (núcleo) es un tiempo de ejecución de transmisión que proporciona procesamiento distribuido, tolerancia a fallas. Flink procesa eventos a una alta velocidad constante … Continue reading «¿Qué es Apache Flink?»
Big Data: son datos, información o estadísticas relevantes enormes, grandes o voluminosos adquiridos por las grandes organizaciones y empresas. Se crearon y prepararon muchos software y almacenamiento de datos, ya que es difícil calcular manualmente los grandes datos. Se utiliza para descubrir patrones y tendencias y tomar decisiones relacionadas con el comportamiento humano y la … Continue reading «Diferencia entre Big Data y Machine Learning»
HDFS es el componente principal o principal del ecosistema de Hadoop, que es responsable de almacenar grandes conjuntos de datos estructurados o no estructurados en varios Nodes y, por lo tanto, mantener los metadatos en forma de archivos de registro. Para usar los comandos de HDFS, primero debe iniciar los servicios de Hadoop con el … Continue reading «Comandos HDFS»
En el mundo de hoy, hay una gran cantidad de datos. Las grandes empresas utilizan esos datos para el crecimiento de su negocio. Al analizar estos datos, se puede tomar una decisión útil en varios casos, como se analiza a continuación: 1. Seguimiento del hábito de gasto del cliente, comportamiento de compra: en las grandes … Continue reading «Aplicaciones de Big Data»
Los conjuntos de datos que son difíciles de almacenar y analizar con cualquier herramienta de base de datos de software se denominan macrodatos. Debido al crecimiento de los datos, surge un problema basado en las modas recientes en la región de TI, cómo se procesarán los datos de manera efectiva. Se ha establecido un requisito … Continue reading «¿Cómo el sistema NoSQL maneja el problema de Big Data?»
YARN significa » Otro negociador de recursos más «. Se introdujo en Hadoop 2.0 para eliminar el cuello de botella en Job Tracker que estaba presente en Hadoop 1.0. YARN se describió como un » Administrador de recursos rediseñado » en el momento de su lanzamiento, pero ahora ha evolucionado para ser conocido como un … Continue reading «Arquitectura de HILO de Hadoop»
Uno de los tres componentes de Hadoop es Map Reduce. El primer componente de Hadoop, es decir, el sistema de archivos distribuidos de Hadoop (HDFS), es responsable de almacenar el archivo. El segundo componente que es, Map Reduce es el encargado de procesar el archivo. Supongamos que hay un archivo de Word que contiene algo … Continue reading «Mapa Reducir en Hadoop»
Big data se está convirtiendo lentamente en una tecnología del pasado. Recientemente, Big Data AI, una combinación de Big Data e Inteligencia Artificial , está capacitando a las empresas para recopilar datos y responder a ellos. Tanto las tecnologías de big data como las de inteligencia artificial se encuentran entre las tendencias más populares con … Continue reading «¿Cómo la inteligencia artificial de Big Data está cambiando la cara de Big Data tradicional?»
Cada día, los usuarios generan 2,5 quintillones de bytes de datos. Las predicciones de Statista sugieren que para fines de 2021, Internet generará 74 Zettabytes (74 billones de GB) de datos. Gestionar una subcontratación de datos tan vacía y perenne es cada vez más difícil. Entonces, para administrar datos tan grandes y complejos, se introdujo … Continue reading «Tipos de grandes datos»