Paradigma Big Data
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Tecnología de la Información
Add to calendarEste módulo introduce al alumno a las tecnologías de procesamiento y almacenamiento de grandes cantidades de datos (Big Data) en entornos en la nube. Se estudiará Hadoop y su procesamiento distribuido usando los paradigmas Map-Reduce y Spark.
Descripción
Debido a la gran cantidad de datos que generamos, los procesos de información requieren cada vez mayores capacidades de almacenamiento y cómputo para procesarlos.
Las fuentes y formatos en los que obtenemos estos datos son cambiantes y cada vez se producen a mayor velocidad.
Las tecnologías han ido adaptándose para hacer posible estas capacidades de ingesta, almacenamiento y cómputo.
Este nuevo paradigma engloba técnicas y herramientas que forman ya parte de los ecosistemas tanto on premise como cloud.
La comprensión de las bases que fundamentan este tipo de proyectos Big Data y la práctica en entornos reales, serán el objetivo de esta asignatura.
Information
Objetivos
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Comprender las causas que motivan el cambio de paradigma de las tecnologías tradicionales a las tecnologías Big Data.
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Ser capaces de discriminar qué proyectos son susceptibles de usar estas tecnologías y sus ventajas.
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Acceder a diferentes servicios y herramientas tanto en Cloud como on premise que permitan abordar de forma exitosa problemas de negocio en los que Big Data sea adecuado.
Metodología
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Se combinan las exposiciones teóricas con las prácticas, de forma que se vea la aplicación de la teoría y sus resultados.
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Los participantes realizarán casos prácticos en entornos reales de Big Data guiados por el profesor. Esto les capacitará para seguir profundizando en las siguientes materias del máster y en empezar a aplicarlo en entornos laborales.
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Los alumnos resolverán de forma tutorizada casos nuevos propuestos por el profesor.
Duración y modalidad
Duración: El curso tiene una duración de 30 horas lectivas.
Días de clase: Del 15 al 28 de febrero.
Modalidad: El curso se imparte en modalidad 100% online, combinando clases en directo, donde podrás interactuar con el profesor y tus compañeros, y videoconferencias. También tendrás a tu disposición las grabaciones en CANVAS, nuestro campus virtual.
Curso bonificable por FUNDAE.
Sede: Edificio ENAE. Campus Universitario de Espinardo 30100, Espinardo, Murcia.
MÓDULES
Este curso introduce al alumno a las tecnologías de procesamiento y almacenamiento de grandes cantidades de datos (Big Data) en entornos en la nube. Se estudiará Hadoop y su procesamiento distribuido usando los paradigmas Map-Reduce y Spark.
Se mostrará su uso desde entornos Cloud (como Azure) y también en instalaciones de centros de datos (como la distribución Cloudera).
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Introducción y conceptos básicos
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De las Arquitecturas tradicionales a las arquitecturas Big Data
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Flujo básico en procesos Big Data
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Data Lake
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La temperatura del dato
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Ecosistema Hadoop
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Prácticas: conexión a un entorno Big Data. Uso de HDFS y Map Reduce
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Herramientas dentro del ecosistema Hadoop
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Pig,Hive, Hbase
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Prácticas con Hive
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Otros sistemas de consultas SQL sobre sistemas de ficheros distribuidos
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Impala, Presto…
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Formatos de almacenamiento optimizados para Big Data
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AWS Athena
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Procesamiento Batch vs Streaming
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Arquitecturas Lambda y Kappa
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Sistemas de Ingesta y procesamiento
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Sqoop, Flume, Kafka, Nifi
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Ejemplos Prácticos
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Otras plataformas de procesamiento Batch y Streaming.
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Introducción a Spark
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Big Data desde Knime
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Repaso Bases de datos NoSQL
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Visualización de datos
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Caso práctico Final
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