dc.contributorValdivia Pinto, Ricardo Elías
dc.contributorUniversidad de Tarapacá. Departamento de Ingeniería en Computación e Informática
dc.creatorVillalón Meriches, Paul Eduardo
dc.date2023-01-28T14:36:00Z
dc.date2023-01-28T14:36:00Z
dc.date2019
dc.date.accessioned2023-09-27T20:20:53Z
dc.date.available2023-09-27T20:20:53Z
dc.identifierhttps://repositorio.uta.cl/xmlui/handle/20.500.14396/703
dc.identifier.urihttps://repositorioslatinoamericanos.uchile.cl/handle/2250/8943763
dc.descriptionArchivos computacionales - PDF - Tesis digitales
dc.descriptionEl presente proyecto de tesis aborda la temática de Big Data, específicamente el análisis de datos de grandes volúmenes de datos. Esto se realiza utilizando herramientas que proporciona el Ecosistema Hadoop; herramienta Open Source, con una variedad de más de 100 proyectos dentro de su espectro, cada uno aborda algún aspecto de la arquitectura del Big Data, pero que tienen un punto común, el proyecto Hadoop, que funciona como base para todos los demás proyectos. Con base a la poca información que aborda esta temática, se desarrolló esta tesis para abordar dos aspectos principales, el teórico, que se enfoca en los fundamentos de los proyectos y el práctico, donde se implementa un sistema en una arquitectura distribuida, ambos en el ámbito de las herramientas del Ecosistema Hadoop, esto con el fin de realizar Big Data Analytics.
dc.descriptionIncluye anexos
dc.descriptionBibliografía: hojas 127-128
dc.descriptionMemoria (Ingeniero Civil en Computación e Informática ) --Universidad de Tarapacá, Arica, 2019
dc.formatapplication/pdf
dc.format128 hojas
dc.formatilustraciones, gráficos
dc.formatapplication/pdf
dc.languagespa
dc.publisherUniversidad de Tarapacá
dc.publisherArica
dc.relationRequerimientos mínimos: Conexión a internet, Acrobat Reader
dc.relationhttp://sb.uta.cl/CargadorTesis/TesisDigitalesARI/78476-Villalón Paul.pdf
dc.rightsAcceso abierto
dc.subjectBIG DATA
dc.subjectINTELIGENCIA COMPUTACIONAL
dc.subjectHADOOP
dc.subjectINGENIERIA DE SOFTWARE
dc.titleAnálisis de BigData utilizando herramientas del ecosistema Hadoop
dc.typeTesis


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