| Título : |
Big data : Técnicas, herramientas y aplicaciones |
| Tipo de documento: |
texto impreso |
| Autores: |
María Pérez Marqués, Autor |
| Editorial: |
México : Alfaomega Grupo Editor |
| Fecha de publicación: |
2015 |
| Número de páginas: |
xiv, 339 p |
| Il.: |
il. |
| Dimensiones: |
Rústica |
| ISBN/ISSN/DL: |
978-607-622-450-2 |
| Nota general: |
Incluye índice |
| Idioma : |
Español (spa) |
| Palabras clave: |
PROCESAMIENTO DE DATOS, ANÁLISIS DE DATOS, APLICACIONES INFORMÁTICAS, HERRAMIENTAS TECNOLÓGICAS |
| Clasificación: |
005.74 - Programación de computación, programas, datos - Datos en sistemas de computadores - Archivos de datos y bases de datos |
| Resumen: |
En la era de grandes conjuntos de datos, procedentes de diversos orígenes, en formatos variados y con una necesidad de procesamiento y análisis rápido y efectivo, las técnicas de Big Data persiguen complementar el manejo ordenado de estos volúmenes, con las técnicas de análisis de la información más avanzadas y efectivas para extraer de modo óptimo el conocimiento contenido en los datos.
Las herramientas de Big Data se basan en el paquete de código abierto llamado Hadoop para el análisis masivo de datos, que forma parte de prácticamente todo el software de Big Data. Por ejemplo, SAS incorpora Hadoop en sus aplicaciones (SAS Base, SAS Data Integration, SAS Visual Analytics, SAS Visual Statistics, etc.). IBM trabaja con Hadoop en su plataforma IBM InfoSphere BigInsights. Microsoft incluye Hadoop en su plataforma Windows Azure, SQL Server 2014, HDInsight y Polybase. Oracle incluye Hadoop en Oracle Big Data Appliance, Oracle Big Data Connectors y Oracle Loader for Hadoop.
Se describen y analizan estas herramientas de Big Data que implementan SAS, IBM, Microsoft y Oracle, para extraer el conocimiento contenido en los datos |
| Nota de contenido: |
Contenido: Capítulo 1. Conceptos de Big Data. // Capítulo 2. Componentes de una plataforma de Big Data. // Capítulo 3. Big Data con herramientas de IBM. // Capítulo 4. Big Data con herramientas de Oracle. // Capítulo 5. Big Data con herramientas de Microsoft. // Capítulo 6. Hive, Pig, Oozie, MapReduce y Excel en HDInsight. // Capítulo 7. Business intelligence y Big Data con Microsoft SQL Server. // Capítulo 8. Herramientas de Big Data en SAS |
Big data : Técnicas, herramientas y aplicaciones [texto impreso] / María Pérez Marqués, Autor . - México : Alfaomega Grupo Editor, 2015 . - xiv, 339 p : il. ; Rústica. ISBN : 978-607-622-450-2 Incluye índice Idioma : Español ( spa)
| Palabras clave: |
PROCESAMIENTO DE DATOS, ANÁLISIS DE DATOS, APLICACIONES INFORMÁTICAS, HERRAMIENTAS TECNOLÓGICAS |
| Clasificación: |
005.74 - Programación de computación, programas, datos - Datos en sistemas de computadores - Archivos de datos y bases de datos |
| Resumen: |
En la era de grandes conjuntos de datos, procedentes de diversos orígenes, en formatos variados y con una necesidad de procesamiento y análisis rápido y efectivo, las técnicas de Big Data persiguen complementar el manejo ordenado de estos volúmenes, con las técnicas de análisis de la información más avanzadas y efectivas para extraer de modo óptimo el conocimiento contenido en los datos.
Las herramientas de Big Data se basan en el paquete de código abierto llamado Hadoop para el análisis masivo de datos, que forma parte de prácticamente todo el software de Big Data. Por ejemplo, SAS incorpora Hadoop en sus aplicaciones (SAS Base, SAS Data Integration, SAS Visual Analytics, SAS Visual Statistics, etc.). IBM trabaja con Hadoop en su plataforma IBM InfoSphere BigInsights. Microsoft incluye Hadoop en su plataforma Windows Azure, SQL Server 2014, HDInsight y Polybase. Oracle incluye Hadoop en Oracle Big Data Appliance, Oracle Big Data Connectors y Oracle Loader for Hadoop.
Se describen y analizan estas herramientas de Big Data que implementan SAS, IBM, Microsoft y Oracle, para extraer el conocimiento contenido en los datos |
| Nota de contenido: |
Contenido: Capítulo 1. Conceptos de Big Data. // Capítulo 2. Componentes de una plataforma de Big Data. // Capítulo 3. Big Data con herramientas de IBM. // Capítulo 4. Big Data con herramientas de Oracle. // Capítulo 5. Big Data con herramientas de Microsoft. // Capítulo 6. Hive, Pig, Oozie, MapReduce y Excel en HDInsight. // Capítulo 7. Business intelligence y Big Data con Microsoft SQL Server. // Capítulo 8. Herramientas de Big Data en SAS |
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