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: | 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. |
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Big Data : análise e a avaliação de ferramentas para gerenciamento de grande volume de dadosComputaçãoBig DataGerenciamento de dadosBanco de dadosPlataforma HadoopThis 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.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.Universidade de Passo FundoBrasilInstituto de Ciências Exatas e Geociências - ICEGUPFPazinato, EderGehring, Cristiano2019-02-19T18:19:07Z2019-02-192019-02-19T18:19:07Z2018-12-05info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/bachelorThesisGEHRING, 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/1597porinfo:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Repositório Institucional da UPFinstname:Universidade de Passo Fundo (UPF)instacron:UPF2019-02-19T18:19:07Zoai:localhost:riupf/1597Repositório InstitucionalPRIhttp://repositorio.upf.br/oai/requestopendoar:16102019-02-19T18:19:07Repositório Institucional da UPF - Universidade de Passo Fundo (UPF)false |
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