Big Data : análise e a avaliação de ferramentas para gerenciamento de grande volume de dados

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Gehring, Cristiano
Data de Publicação: 2018
Tipo de documento: Trabalho de conclusão de curso
Idioma: por
Título da fonte: Repositório Institucional da UPF
Texto Completo: http://repositorio.upf.br/handle/riupf/1597
Resumo: Este artigo apresenta a análise do conceito Big Data e a avaliação das ferramentas que trabalham com gerenciamento de grande volume de dados. O trabalho foi desenvolvido com a criação de dois clusters em ambientes distintos, sendo eles Amazon Web Service e Google Cloud Platform, instalado na plataforma Hadoop com uso da ferramenta Hive. Os testes práticos foram realizados a partir de uma base de dados meteorológicos do Centro de Previsão de Tempo e Estudos Climáticos / Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais. Ao final do trabalho, com a finalização dos testes o cluster da Amazon Web Service obteve melhor desempenho.
id UPF_31d88a60d07b986dc238ff9c93acd714
oai_identifier_str oai:localhost:riupf/1597
network_acronym_str UPF
network_name_str Repositório Institucional da UPF
repository_id_str 1610
spelling 2019-02-19T18:19:07Z2019-02-192019-02-19T18:19:07Z2018-12-05GEHRING, Cristiano. Big Data : análise e a avaliação de ferramentas para gerenciamento de grande volume de dados. 2018. [18] f. Artigo de conclusão de curso (Bacharel em Ciência da Computação). Curso de Ciência da Computação. Universidade de Passo Fundo, Passo Fundo, RS, 2018.http://repositorio.upf.br/handle/riupf/1597Este artigo apresenta a análise do conceito Big Data e a avaliação das ferramentas que trabalham com gerenciamento de grande volume de dados. O trabalho foi desenvolvido com a criação de dois clusters em ambientes distintos, sendo eles Amazon Web Service e Google Cloud Platform, instalado na plataforma Hadoop com uso da ferramenta Hive. Os testes práticos foram realizados a partir de uma base de dados meteorológicos do Centro de Previsão de Tempo e Estudos Climáticos / Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais. Ao final do trabalho, com a finalização dos testes o cluster da Amazon Web Service obteve melhor desempenho.This article presents the analysis of the Big Data concept and the evaluation of the tools that work with large volume data management. The work was developed with the creation of two clusters in distinct environments, being they Amazon Web Service and Google Cloud Platform, installed in the platform Hadoop with use of tool Hive. The practical tests were carried out from a meteorological database of the Centro de Previsão de Tempo e Estudos Climáticos / Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais. At the end of the work, with the completion of the tests, the Amazon Web Service cluster performed better.Submitted by Fernanda Ferronato (fernandaf@upf.br) on 2019-02-19T18:19:07Z No. of bitstreams: 1 PF2018Cristiano Gehring.pdf: 1672612 bytes, checksum: c7a6434c2e7311976c4da2e891cb3d89 (MD5)Made available in DSpace on 2019-02-19T18:19:07Z (GMT). No. of bitstreams: 1 PF2018Cristiano Gehring.pdf: 1672612 bytes, checksum: c7a6434c2e7311976c4da2e891cb3d89 (MD5) Previous issue date: 2018-12-05porUniversidade de Passo FundoUPFBrasilInstituto de Ciências Exatas e Geociências - ICEGComputaçãoBig DataGerenciamento de dadosBanco de dadosPlataforma HadoopBig Data : análise e a avaliação de ferramentas para gerenciamento de grande volume de dadosinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/bachelorThesisPazinato, EderGehring, Cristianoinfo:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Repositório Institucional da UPFinstname:Universidade de Passo Fundo (UPF)instacron:UPFLICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-81855http://localhost:8080/bitstream/riupf/1597/2/license.txtf4e65a66a9c78bf84e99c734afe49b4cMD52ORIGINALPF2018Cristiano Gehring.pdfPF2018Cristiano Gehring.pdfArtigo de conclusão de curso de Cristiano Gehringapplication/pdf1672612http://localhost:8080/bitstream/riupf/1597/1/PF2018Cristiano%20Gehring.pdfc7a6434c2e7311976c4da2e891cb3d89MD51riupf/15972019-02-19 15:19:07.624oai:localhost: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Repositório InstitucionalPRIhttp://repositorio.upf.br/oai/requestopendoar:16102019-02-19T18:19:07Repositório Institucional da UPF - Universidade de Passo Fundo (UPF)false
dc.title.pt_BR.fl_str_mv Big Data : análise e a avaliação de ferramentas para gerenciamento de grande volume de dados
title Big Data : análise e a avaliação de ferramentas para gerenciamento de grande volume de dados
spellingShingle Big Data : análise e a avaliação de ferramentas para gerenciamento de grande volume de dados
Gehring, Cristiano
Computação
Big Data
Gerenciamento de dados
Banco de dados
Plataforma Hadoop
title_short Big Data : análise e a avaliação de ferramentas para gerenciamento de grande volume de dados
title_full Big Data : análise e a avaliação de ferramentas para gerenciamento de grande volume de dados
title_fullStr Big Data : análise e a avaliação de ferramentas para gerenciamento de grande volume de dados
title_full_unstemmed Big Data : análise e a avaliação de ferramentas para gerenciamento de grande volume de dados
title_sort Big Data : análise e a avaliação de ferramentas para gerenciamento de grande volume de dados
author Gehring, Cristiano
author_facet Gehring, Cristiano
author_role author
dc.contributor.advisor1.fl_str_mv Pazinato, Eder
dc.contributor.author.fl_str_mv Gehring, Cristiano
contributor_str_mv Pazinato, Eder
dc.subject.por.fl_str_mv Computação
Big Data
Gerenciamento de dados
Banco de dados
Plataforma Hadoop
topic Computação
Big Data
Gerenciamento de dados
Banco de dados
Plataforma Hadoop
description Este artigo apresenta a análise do conceito Big Data e a avaliação das ferramentas que trabalham com gerenciamento de grande volume de dados. O trabalho foi desenvolvido com a criação de dois clusters em ambientes distintos, sendo eles Amazon Web Service e Google Cloud Platform, instalado na plataforma Hadoop com uso da ferramenta Hive. Os testes práticos foram realizados a partir de uma base de dados meteorológicos do Centro de Previsão de Tempo e Estudos Climáticos / Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais. Ao final do trabalho, com a finalização dos testes o cluster da Amazon Web Service obteve melhor desempenho.
publishDate 2018
dc.date.issued.fl_str_mv 2018-12-05
dc.date.accessioned.fl_str_mv 2019-02-19T18:19:07Z
dc.date.available.fl_str_mv 2019-02-19
2019-02-19T18:19:07Z
dc.type.status.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/publishedVersion
dc.type.driver.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/bachelorThesis
format bachelorThesis
status_str publishedVersion
dc.identifier.citation.fl_str_mv GEHRING, Cristiano. Big Data : análise e a avaliação de ferramentas para gerenciamento de grande volume de dados. 2018. [18] f. Artigo de conclusão de curso (Bacharel em Ciência da Computação). Curso de Ciência da Computação. Universidade de Passo Fundo, Passo Fundo, RS, 2018.
dc.identifier.uri.fl_str_mv http://repositorio.upf.br/handle/riupf/1597
identifier_str_mv GEHRING, Cristiano. Big Data : análise e a avaliação de ferramentas para gerenciamento de grande volume de dados. 2018. [18] f. Artigo de conclusão de curso (Bacharel em Ciência da Computação). Curso de Ciência da Computação. Universidade de Passo Fundo, Passo Fundo, RS, 2018.
url http://repositorio.upf.br/handle/riupf/1597
dc.language.iso.fl_str_mv por
language por
dc.rights.driver.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/openAccess
eu_rights_str_mv openAccess
dc.publisher.none.fl_str_mv Universidade de Passo Fundo
dc.publisher.initials.fl_str_mv UPF
dc.publisher.country.fl_str_mv Brasil
dc.publisher.department.fl_str_mv Instituto de Ciências Exatas e Geociências - ICEG
publisher.none.fl_str_mv Universidade de Passo Fundo
dc.source.none.fl_str_mv reponame:Repositório Institucional da UPF
instname:Universidade de Passo Fundo (UPF)
instacron:UPF
instname_str Universidade de Passo Fundo (UPF)
instacron_str UPF
institution UPF
reponame_str Repositório Institucional da UPF
collection Repositório Institucional da UPF
bitstream.url.fl_str_mv http://localhost:8080/bitstream/riupf/1597/2/license.txt
http://localhost:8080/bitstream/riupf/1597/1/PF2018Cristiano%20Gehring.pdf
bitstream.checksum.fl_str_mv f4e65a66a9c78bf84e99c734afe49b4c
c7a6434c2e7311976c4da2e891cb3d89
bitstream.checksumAlgorithm.fl_str_mv MD5
MD5
repository.name.fl_str_mv Repositório Institucional da UPF - Universidade de Passo Fundo (UPF)
repository.mail.fl_str_mv
_version_ 1798492619710398464