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Vol. 24 Núm. 38 (2015)

Articulos

Conociendo Big Data

https://doi.org/10.19053/01211129.3159

Publicado 2014-12-28

  • Juan José Camargo-Vega
    • ,
  • Jonathan Felipe Camargo-Ortega
    • ,
  • Luis Joyanes-Aguilar

Juan José Camargo-Vega
Universidad Pedagógica y Tecnológica de Colombia

Jonathan Felipe Camargo-Ortega
Universidad El Bosque

Luis Joyanes-Aguilar
Universidad Pontificia de Salamanca

Resumen

Teniendo en cuenta la importancia que ha adquirido el término Big Data, la presente investigación buscó estudiar y analizar de manera exhaustiva el estado del arte del Big Data, además, y como segundo objetivo, analizó las características, las herramientas, las tecnologías, los modelos y los estándares relacionados con Big Data, y por último buscó identificar las características más relevantes en la gestión de Big Data, para que con ello se pueda conocer todo lo concerniente al tema central de la investigación.

La metodología utilizada incluyó revisar el estado del arte de Big Data y enseñar su situación actual, conocer las tecnologías de Big Data, presentar algunas de las bases de datos NoSQL, que son las que permiten procesar datos con formatos no estructurados, y mostrar los modelos de datos y las tecnologías de análisis de ellos, para terminar con algunos beneficios de Big Data.

El diseño metodológico usado para la investigación fue no experimental, pues no se manipulan variables, y de tipo exploratorio, debido a que con esta investigación se empieza a conocer el ambiente del Big Data.

Palabras clave

Big Data, Hadoop, MapReduce, NoSQL, Análisis de datos, Modelo de datos

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Citas

  1. ZDNet.com, CBS Interactive,What is “Big Data?”. Disponible en: http://www.zdnet.com/topic-big-data/, 2013.
  2. thinkupapp.com,(2012). Disponible en:http://thinkupapp.com/, 2012.
  3. E. Dans. Disponible en: http://www.enriquedans.com/2011/10/big-data-una-pequenaintroduccion.html, 2011.
  4. E. Plugge, P. Membrey & T. Hawkins, The Definitive Guide to MongoDB: The NoSQL Database for Cloud and Desktop Computing, Published Apress Media LLC, New York, 2010.
  5. B. Hopkins, Beyond the Hype of Big Data. Disponible en: http://www.cio.com/article/692724/Beyond_the_Hype_of_Big_Data, 2011.
  6. Business Software, Disponible en: http://www.businessoftware.net/que-es-big-data/, 2013.
  7. Zdnet.com, Big Data. Disponible en: http://www.zdnet.com/search?q=big+data, 2010.
  8. M. Salgado, Oracle apuesta por Big Data con tecnología y proyectos. Disponible en: http://www.computerworld.es/big-data/oracle-apuesta-por-big-data-con-tecnologia-yproyectos, 2014.
  9. P. Russom, Big Data Analytics, TDWI (The Data Warehousing Institute), 2012.
  10. S. Montoro, Server and Cloud Platform. Disponible en: http://lapastillaroja.net/2012/02/nosql-for-non-programmers/, 2012.
  11. searchstorage.techtarget.com, Examining HDFS and NameNode in Hadoop architecture. Disponible en: http://searchstorage.techtarget.com/video/Examining-HDFS-and-NameNodein-Hadoop-architecture, 2012.
  12. computerworld.es, Disponible en: http://www.computerworld.es/sociedad-de-la-informacion/el-mercado-del-big-data-crecera-hasta-los-32400-millones-de-dolares-en-2017, 2013.
  13. -01.ibm.com, IBM Big Data and analyticsplatform. Disponible en: http://www-01.ibm.com/software/data/bigdata, 2012.
  14. ibm.com, ¿Qué es Big Data? Disponible en: http://www.ibm.com/developerworks/ssa/local/im/que-es-big-data/index.html, 2012.
  15. es.wikipedia.org, RFID. Disponible en: http://es.wikipedia.org/wiki/RFID, 2010.
  16. E. Redmond, & J. Wilson, Seven Databases in Seven Weeks, USA: O’Reilly Media, Inc., Pragmatic Programmers, LLC.2012.
  17. Emc.com, Big Data transforms Business. Disponible en: http://www.emc.com/microsites/ebook/index.htm#/slide-intro, 2012.
  18. T. Olavsrud, Big Data Causes Concern and Big Confusion.Disponible en: http://www.cio.com/article/700804/Big_Data_Causes_Concern_and_Big_Confusion?page=2&taxonomyId=3002, 2012.
  19. hadoop.apache.org, Disponible en: http://hadoop.apache.org/, 2013.
  20. Chuck Lam, Hadoop in Action, Publisher: Manning Publications Co., Stamford, 2011.
  21. Cloudera.com, Cloudera, Inc. Disponible en: http://www.cloudera.com/content/cloudera/en/why-cloudera/hadoop-and-big-data.html, 2013.
  22. P. Zikopoulos, C. Eaton, D. DeRoos, T. Deutsch, &G. Lapis, Understanding Big Data, USA: McGraw-Hill Books, 2012.
  23. Universidad Simón Bolívar, Laboratorio Docente de Computación. Disponible en: http://ldc.usb.ve/~ruckhaus/materias/ci7453/clase3.pdf.
  24. Microsoft, SharePoint. Disponible en: http://office.microsoft.com/es-es/sharepoint/informacion-general-de-sharepoint-2013-caracteristicas-del-software-de-colaboracionFX103789323.asp, 2014.
  25. S. Montoro, Disponible en: http://www. versioncero.com/articulo/596/almacenamientodistribuido-no-relacional, 2009.
  26. N. Dimiduk, & A. Khurana, HBase in Action, USA: Manning Publications Co, 2013.
  27. textalytics.com, El motor de análisis de texto más fácil de usar. Disponible en: https://textalytics.com/inicio, 2013.
  28. C. Preimesberger, eWeek.Disponiblen: http://search.proquest.com/view/885430073/1366B171EE72EDB474F/1?accountid=43790, 2011.
  29. Basho Technologies, Inc., Disponible en: http://docs.basho.com/riak/latest/, 2011-2014.
  30. T. Juravich, CouchDB and PHP Web Development Beginner’s Guide, Birmingham – Mumbai: Packt Publishing Ltd., 2012.
  31. L. Joyanes, Big Data: Análisis de grandes volúmenes de datos en organizaciones, Editorial Alfaomega, 2013.
  32. networkworld.com, 9 Open Source Big Data Technologies to Watch. Disponible en: http://www.networkworld.com/slideshow/51090/, 2012.
  33. K. Chodorow, MongoDB: The Definitive Guide, Second Edition, USA: O’Reilly Media, Inc., 2013.
  34. S. Francia, MongoDB and PHP, USA:O’Reilly Media, Inc.,2012.
  35. BaseXTeam, Disponible en: http://basex.org/products/download/all-downloads/, 2013.
  36. P. Karl, Moving Media Storage Technologies: Applications &Workflows for Video and Media Server Platforms, USA: Elsevier, Inc, 2011.
  37. Adelman Sid, Moss Larissa T., & Abai Majid, Data Strategy, USA: Prentice Hall, 2005.
  38. Developers.google.com, Google BigQuery.Disponible en: https://developers.google.com/bigquery/, 2012.
  39. effectandaffect.es,ThinkUp, un motor de análisis de datos.Disponible en:http://www.effectandaffect.es/blog/thinkup-motor-analisisdatos/, 2012.
  40. T. White, Hadoop: The Definitive Guide, USA: O’Reilly, Media, Inc, 2009.
  41. T. Rodríguez, Amazon lanza DynamoDB, una base de datos NoSQL desarrollada internamente. Disponible en: http://www.genbetadev.com/programacion-en-la-nube/amazonlanza-dynamodb-una-base-de-datos-nosqldesarrollada-integramente-por-ellos, 2012.
  42. The Apache Software Foundation, Welcome to Apache Cassandra. Disponible en: http://cassandra.apache.org/, 2009.
  43. The Apache Software Foundation, ApacheHBase. Disponible en: http://hbase.apache.org/, 2014.
  44. -03.ibm.com, InfoSphere Streams. Disponible en: http://www-03.ibm.com/software/products/en/infosphere-streams, 2013.
  45. project-voldemort, Voldemort is a distributed key-value storage system. Disponible en: http://www.project-voldemort.com/voldemort/, 2014.
  46. IBM International Business Machines Corporation, IBM InfoSphere Information Server. Disponible en: http://www-01.ibm.com/software/data/integration/info_server/, 2012.
  47. IBM Corporation Software Group Route 100 Somers, IBM PureData System for Operational Analytics. NY 10589. Disponible en: http://public.dhe.ibm.com/common/ssi/ecm/en/wad12351usen/WAD12351USEN.PDF, 2012.
  48. Mariño E., Business Software, In-Memory: edificación de una empresa que opera en tiempo real. Disponible en: http://www.americaeconomia.com/analisis-opinion/memory-edificacion-de-una-empresa-que-operaen-tiempo-real, 2011.
  49. itelligence AG, SAP In-Memory Computing. Disponible en: http://www.itelligence.es/14878.php, 2013.
  50. J. P. Dijcks, Oracle: Big Data for the Enterprise. Disponible en: http://www.oracle.com/technetwork/database/bigdata-appliance/overview/wp-bigdatawithoracle-1453236.pdf?ssSourceSiteId=ocomes, 2013.
  51. StackpoleBeth, Disponible en: http://www.cio.com.mx/Articulo.aspx?id=13527, 2011.
  52. F. Carrasco, Los 6 pasos que su organización debe seguir para confiar en Big Data. América Latina. Disponible en: http://www.cioal.com/2013/07/31/los-6-pasos-que-suorganizacion-debe-seguir-para-confiar-en-bigdata/, 2013.
  53. P. Zikopoulos, D. deRoos, K. Parasuraman, T. Deutsch, D. Corrigan, &J. Giles, Harness the Power of Big Data, McGraw-Hill Companies, 2013.

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