Comienza Ya. Es Gratis
ó regístrate con tu dirección de correo electrónico
Rocket clouds
BIG DATA por Mind Map: BIG DATA

1. Esta Enfocado

1.1. la acumulación masiva de datos la podemos encontrar en diversas industrias.

2. Administran

2.1. *censo de población. *registros médicos. *impuestos *etc

3. Tipos de Datos de Big Data

3.1. Machine-to-Machine

3.1.1. Se refiere a las tecnologías que permiten conectarse a otros dispositivos.

3.1.1.1. Transmiten

3.1.1.1.1. Inalámbricas

3.1.1.1.2. Redes Sociales

3.1.1.1.3. Híbridas.

3.2. Wed and Social Media

3.2.1. Incluye contenido web e información que es obtenida de las redes sociales.

3.2.1.1. Facebook

3.2.1.2. LinkedIn

3.2.1.3. Twitter

3.3. Big Transaction Data

3.3.1. Incluye registros de facturación, en telecomunicaciones registros detallados de las llamadas

3.4. Biometrics

3.4.1. Información biométrica en la que se incluye:

3.4.1.1. Escaneo de la retina

3.4.1.2. Genetica

3.4.1.3. Huellas digitales

3.4.1.4. Reconocimiento Facial

3.5. Human Generated

3.5.1. Las personas generamos diversas cantidades de datos como la información

3.5.1.1. Establecer una llamada telefonica

3.5.1.2. Guardar un call

3.5.1.3. Correo Electronico

3.5.1.4. Notas de voz

4. Componentes de una plataforma

4.1. Hadoop Distributed File System(HDFS)

4.1.1. Estan divididos en pequeñas piezas llamadas bloques y distribuidas a través del clúster.

4.2. Hadoop MapReduce

4.2.1. Se refiere a dos procesos

4.2.1.1. Toma un conjunto de datos y lo convierte en otro conjunto

4.2.1.2. Reduce obtiene la salida de map como datos de entrada y combina las tuplas en un conjunto más pequeño de las mismas.

4.3. Hadoop Common

4.3.1. Son un conjunto de librerías que soportan varios subproyectos de Hadoop.

5. Proyectos que se a llevado acabo el uso de una solución de Big Data

5.1. El Language, Interaction and Computation Laboratory (CLIC)

5.1.1. Cuyo interés es el estudio de la comunicación verbal y no verbal tanto con métodos computacionales como cognitivos.

5.2. Lineberger Comprehensive Cancer Center - Bioinformatics Group

5.2.1. Se utiliza Hadoop y HBase para analizar datos producidos por los investigadores de The Cancer Genome Atlas(TCGA) para soportar las investigaciones relacionadas con el cáncer.

5.3. El PSG College of Technology, India,

5.3.1. Analiza múltiples secuencias de proteínas para determinar los enlaces evolutivos y predecir estructuras moleculares.

5.4. La Universidad de Maryland

5.4.1. Colaboran en la iniciativa académica de cómputo en la nube de IBM/Google.

5.5. La Universidad Distrital Francisco Jose de Caldas

5.5.1. Utiliza Hadoop para apoyar su proyecto de investigación relacionado con el sistema de inteligencia territorial de la ciudad de Bogotá.

6. Este uso a ayudado a los investigadores a descubrir cosas que les podrían haber tomado años en descubrir por si mismos sin el uso de estas herramientas, debido a la velocidad del análisis, es posible.