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Questions and Answers
¿Cuál de las siguientes afirmaciones es correcta sobre la generación de datos en la actualidad?
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En el contexto de la generación de datos, ¿qué representa la interacción entre un humano y una máquina?
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¿Qué tipo de datos es más común en las interacciones humanas a través de sistemas informáticos?
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Cuál de las siguientes situaciones NO genera datos estructurados?
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¿Qué porcentaje de datos se genera generalmente por máquinas?
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¿Cuál de las siguientes afirmaciones sobre las necesidades de procesamiento de datos en la sociedad actual es incorrecta?
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¿Qué aspecto no se menciona como parte de la comprensión del concepto de clúster de ordenadores?
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¿Cuál es la finalidad principal de las herramientas que componen el ecosistema Hadoop?
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En la sociedad interconectada, ¿cuál de las siguientes afirmaciones refleja mejor la realidad del incremento de información?
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¿Qué hecho sobre el procesamiento de datos en la actualidad no es correcto?
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En la sociedad actual, la mayoría de los datos que se generan a diario son...
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¿Qué retos presentan los datos generados por personas en una red social?
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El término commodity hardware se refiere a...
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Un proyecto se denomina big data cuando...
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Las tres «v» del big data se refieren a:
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Lo mejor, si necesitamos más potencia de cómputo en un clúster big data, es...
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El sistema de ficheros precursor de HDFS fue...
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Una distribución de Hadoop es...
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¿Qué compañías fueron precursoras de HDFS y MapReduce?
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Definimos big data como...
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Study Notes
Introducción a las tecnologías Big Data
- Big Data se refiere a grandes cantidades de datos.
- Se caracteriza por su volumen, velocidad y variedad.
- Las tecnologías Big Data surgen para responder a las necesidades de procesamiento de datos de la sociedad actual.
- Interacciones digitales generan datos masivamente.
- Datos estructurados son generados por máquinas.
- Datos no estructurados son generados por personas.
- Ejemplos de datos no estructurados incluyen texto libre, comentarios, imágenes, sonidos y vídeos.
- Las tecnologías Big Data permiten analizar grandes cantidades de datos diversos.
- Los proyectos Big Data requieren herramientas especiales para administrarlos.
- La sociedad actual está cada vez más interconectada, generando enormes cantidades de datos.
- La mayor parte de los datos generados son no estructurados.
- La información generada es exponencialmente mayor en los últimos años.
- Se requieren tecnologías que puedan gestionar y analizar estos grandes volúmenes de datos.
Tecnologías Big Data
- Big Data implica tecnologías y arquitecturas de almacenamiento, gestión, movimiento y procesamiento de datos masivos.
- Se utilizan clústeres de máquinas para lograr un procesamiento eficiente.
- Las "tres Vs" (volumen, velocidad y variedad) definen la complejidad de los datos.
- Hadoop es un ecosistema de herramientas para gestionar datos de gran volumen.
Origen de las tecnologías Big Data
- Google desarrolló el Google File System (GFS) y MapReduce.
- Estas tecnologías se basan en el uso de múltiples servidores para procesar cantidades enormes de datos.
- Estas tecnologías se diseñaron para procesar datos masivos y la necesidad de soluciones escalables.
- Se crearon herramientas para manejar datos estructurados y no estructurados.
- La necesidad de procesar grandes volúmenes de datos surgió con la expansión de internet y el creciente uso de dispositivos digitales.
- Google fue pionero en el desarrollo de estas tecnologías con la necesidad de gestionar y buscar la gran cantidad de datos generados por internet.
Herramientas en Big Data
- HDFS (Hadoop Distributed File System) almacena y distribuye datos en un clúster.
- MapReduce permite procesar datos de forma distribuida.
- Spark es un motor de procesamiento en memoria que ha reemplazado a MapReduce.
- Hive, Flume, Kafka, ZooKeeper, y Apache Tez son parte del ecosistema de herramientas relacionadas con Hadoop.
- Otras herramientas (como Pig, Mahout, y Oozie ) complementan el ecosistema de Hadoop.
Ecosistema Hadoop
- Hadoop es un marco de software para el procesamiento distribuido de datos.
- HDFS gestiona los datos en un entorno distribuido.
- Aplicaciones como MapReduce y Spark se implementan para procesar los datos distribuidos de manera eficiente.
- El ecosistema de Hadoop proporciona herramientas para manejar los aspectos del procesamiento de grandes volúmenes de datos.
- Varias empresas han desarrollado sus propias distribuciones y versiones de Hadoop para satisfacer las necesidades de sus clientes.
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Description
Este cuestionario explora los fundamentos de Big Data, incluyendo su definición, características y tecnologías asociadas. Se destaca la importancia de las 'tres Vs': volumen, velocidad y variedad. Además, se abordan las diferencias entre datos estructurados y no estructurados, así como las herramientas necesarias para su gestión.
