Bases de datos big data

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La mejor base de datos de código abierto

Por lo general, los sistemas tradicionales de gestión de bases de datos no pueden manejarlos debido al volumen, la variación y la velocidad de los datos con los que se generan. Por ello, se han desarrollado formas alternativas de representación de datos dentro del marco NoSQL. El curso aborda diferentes enfoques de NoSQL dentro de Hadoop, que es un marco modular que permite el almacenamiento distribuido y el análisis de grandes cantidades de datos. El curso abarca diferentes fuentes de datos y tipos de datos, incluidos los datos en streaming. El curso también aborda la modelización predictiva con grandes cantidades de datos y da ejemplos de algunas aplicaciones típicas.

La Universidad de Estocolmo organiza una serie de eventos en línea y participa en ferias educativas en todo el mundo para conocer a los estudiantes e informar sobre nuestros programas de estudio. Ponte en contacto con nosotros en línea o conócenos en persona.

La educación y la investigación están estrechamente vinculadas en la Universidad de Estocolmo. Como estudiante, tendrás contacto directo con los principales investigadores de tu campo y acceso a los hallazgos científicos más recientes. Nuestros investigadores. Tus profesores. Conoce a algunos de ellos aquí.

Base de datos para el análisis de datos

Las bases de datos de big data almacenan petabytes de datos no estructurados, semiestructurados y estructurados sin esquemas rígidos. En su mayoría son bases de datos NoSQL (no relacionales) construidas sobre una arquitectura horizontal, que permiten un procesamiento rápido y rentable de grandes volúmenes de big data, así como múltiples consultas concurrentes.

Aunque las bases de datos no relacionales han demostrado ser mejores para el procesamiento ágil y de alto rendimiento de los datos a escala, soluciones como Amazon Redshift y Azure Synapse Analytics están ahora optimizadas para consultar conjuntos de datos masivos, lo que las hace suficientes cuando se trata de big data.

El equipo de ScienceSoft demostró su dominio en una amplia gama de tecnologías de big data que requerimos: Hadoop Distributed File System, Hadoop MapReduce, Apache Hive, Apache Ambari, Apache Oozie, Apache Spark, Apache ZooKeeper son sólo un par de nombres.

ScienceSoft es un proveedor global de consultoría y servicios informáticos con sede en McKinney, TX, Estados Unidos. Desde 2013, ofrecemos una gama completa de servicios de big data para ayudar a las empresas a seleccionar el software de big data adecuado, integrarlo en el entorno de big data existente y apoyar los flujos de trabajo de análisis de big data. Al contar con la certificación ISO 9001 e ISO 27001, nos basamos en un sistema de gestión de calidad maduro y garantizamos que la cooperación con nosotros no supone ningún riesgo para la seguridad de los datos de nuestros clientes.

Ejemplos de big data

Aunque las bases de datos estructuradas se han hecho lo suficientemente grandes y se califican como big data, los verdaderos big data son en su mayoría no estructurados es la opinión de algunos de los Ninjas de Big Data – lo que significa que si los datos están estructurados, ¡no son verdaderamente Big Data! (¡dejemos de lado este aspecto por el momento!)

La cuestión de SQL o NoSQL siempre surge en esta discusión y esto es subjetivo al tipo de datos que se manejan. La cuestión es que si se tienen datos que cambian constantemente y la base de datos requiere una rápida escalabilidad, NoSQL es ideal.

El big data es NoSQL no estructurado, y el almacén de datos consulta esta base de datos y crea un dato estructurado para almacenarlo en un lugar estático. Esto nos sirve como punto de análisis. Las consultas pueden ejecutarse tan a menudo como sea necesario.

Los datos necesarios para el análisis pueden almacenarse en SQL. Por lo tanto, NoSQL y SQL pueden y deben utilizarse en tándem para obtener los mejores beneficios. NoSQL el beneficio es la rápida escalabilidad … SQL está estructurado y estandarizado y puede ser escalado (puede que no sea tan rápido como NoSQL pero depende). Así que actualmente la mayoría de los expertos de la industria prefieren trabajar con ambos según la necesidad.

Servicios de big data

Empecemos por lo básico. Usted tiene una aplicación en línea en la que necesita un sólido soporte de transacciones (compatible con ACID) y control de concurrencia. La aplicación tiene lecturas/escrituras/actualizaciones equilibradas y el tamaño de los datos llega a algunos terabytes. Utilice RDMS como MySQL, Oracle, Postgres:

Comience con VoltDB, Apache Ignite y vea si puede satisfacer sus casos de uso. Luego evalúe Kudu. Si tiene datos de series de tiempo vea si estas bases de datos pueden cumplir con los requisitos, si no considere OpenTSDB vs Druid. Además, si usted necesita la búsqueda de texto libre con las capacidades de consulta flexible, considere Elastic Search – donde todos los parámetros en el documento de Elastic Search pueden ser indexados.

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