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Frameworks para la gestión, el almacenamiento y la preparación de grandes volúmenes de datos Big Data

  • Autores: Marco Antonio de Almeida, Juan Alfonso Lara Torralbo Árbol académico, David Lizcano Casas Árbol académico
  • Localización: Revista Tecnología, Ciencia y Educación, ISSN 2444-250X, ISSN-e 2444-2887, Nº. 1, 2015, págs. 99-115
  • Idioma: español
  • DOI: 10.51302/tce.2015.26
  • Enlaces
  • Resumen
    • Los sistemas meteorológicos, como es el Sistema Mundial de Información Global de la Organización Meteorológica Mundial, necesitan almacenar diferentes tipos de imágenes, datos y archivos. Big Data y su modelo 3V puede proporcionar una solución adecuada para resolver este problema. Este tutorial presenta algunos conceptos en torno al framework Hadoop, la implementación y estándar de facto de Big Data, y la forma de almacenar los datos semiestructurados generados por las estaciones meteorológicas automáticas usando este framework. Finalmente, se presenta un método formal para generar informes del tiempo utilizando los frameworks que conforman el ecosistema de Hadoop.

  • Referencias bibliográficas
    • Capriolo, E.; Wampler, D. y Rutherglen, J. [2012]: Programming hive, Sebastopol, California, EE. UU.,O’Reilly Media.
    • Gates, A. [2011]: Programming Pig,1. a ed., Sebastopol, California,EE. UU., O’Reilly Media.
    • Holmes, A. [2014]: Hadoop in practice, 2. a ed., Shelter Island, Nueva York, EE. UU., Manning Publications Co.
    • Lam, C. [2011]: Hadoop in action,Stamford, Connecticut, EE. UU., Manning Publication Co.
    • Nathan, M. y Warren, J. [2014]: Big Data: principles and best practices of scalable realtime data systems, Manning Publications.
    • Prajapati, V. [2013]: Big Data analytics with R and Hadoop, Bimingham, Reino Unido, Packt Publishing Ltd.

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