Big Data

1. MODELOS DE DATOS

1.1. Datos estructurados

1.2. Datos semiestrucurados

1.3. Datos no estructurados

2. Evolución de la Big Data

3. ¿Que es la Big Data? Erick Larson (1989)

3.1. tratamiento, análisis de gran cantidad de datos, herramientas y almacenamientos.

4. Dimensiones de Big Data:

4.1. Velocidad de datos

4.2. Volumen de la información

4.3. Variedad de los datos

5. Tecnologías de la Big Data

5.1. Apache Hadoop

5.1.1. 1. Fue diseñado para ejecutarse en grupos grandes de hardware, es decir, en clúster robustos. 2. Es robusto, pues ante un mal funcionamiento del hardware puede superar cuentos Situaciones sin mayor inconveniente. 3. Tiene la ventaja de poder ser escalable, lo que indica que permite crecer o agregar nodos al clúster con relativa facilidad; por ejemplo, ante la forma vertiginosa como crecen las redes sociales, permite agregar más nodos con facilidad.

5.2. Hadoop está compuesto por los módulos:

5.2.1. Sistema de archivos distribuidos Hadoop: (HDFS: Sistema de archivos distribuido Hadoop):

5.2.2. Hadoop MapReduce

5.3. Bases de datos NoSQL