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

Autores/as

  • Marco Antonio Almeida Pazmiño Desarrollador en Apache ServiceMix (ESB), Apache Camel, Hadoop, HBase y Pig y estudiante de la Universidad a Distancia de Madrid, UDIMA (España)
  • Juan Alfonso Lara Torralbo Profesor de la Universidad a Distancia de Madrid, UDIMA (España)
  • David Lizcano Casas Profesora de la Universidad a Distancia de Madrid, UDIMA (España)

DOI:

https://doi.org/10.51302/tce.2015.26

Palabras clave:

Big Data, Hadoop, HDFS, Organización Meteorológica Mundial, Sistema de Información Global, internet de las cosas

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.

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Citas

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Publicado

01-06-2015

Cómo citar

Almeida Pazmiño, M. A., Lara Torralbo, J. A., & Lizcano Casas, D. (2015). Frameworks para la gestión, el almacenamiento y la preparación de grandes volúmenes de datos Big Data. Revista Tecnología, Ciencia Y Educación, (1), 99–115. https://doi.org/10.51302/tce.2015.26