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