Empreu aquest identificador per citar o enllaçar aquest ítem: http://hdl.handle.net/10609/66706
Títol: Arquitectura Big Data de ingesta en Real Time
Autoria: Fernández Garrido, Ferran
Director: Cabanillas Barbacil, David
Tutor: Curto Díaz, José  
Altres: Universitat Oberta de Catalunya
Resum: L'objectiu d'aquest projecte, és desenvolupar i desplegar un sistema d'arquitectura Big Data d'ingesta en real estafi. Prendrem com a referència les tecnologies usades per les empreses més capdavanteres en l'actualitat en l'ús de les dades: Netflix, Facebook, Amazon, Per exemple Netflix fa ús de Kafka per al seu sistema de recomanació de sèries i pel·lícules en real estafi. Per a això, farem ús de les últimes tecnologies Big Data i ens plantejarem un problema quotidià a resoldre, que podrà ser extrapolable a molts altres àmbits d'ingesta de dades.
Paraules clau: RTP
Big Data
Tipus de document: info:eu-repo/semantics/masterThesis
Data de publicació: 7-jul-2017
Llicència de publicació: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/es/  
Apareix a les col·leccions:Bachelor thesis, research projects, etc.

Arxius per aquest ítem:
Arxiu Descripció MidaFormat 
Presentacion_TFM_Ferran_Fernandez.pptx104,63 MBMicrosoft Powerpoint XMLVeure/Obrir
ffernandez3495TFM0617memoria.pdfMemoria del TFM2,09 MBAdobe PDFThumbnail
Veure/Obrir
ffernandez3495TFM0617presentación.pdfPresetnación del TFM858,68 kBAdobe PDFThumbnail
Veure/Obrir
Comparteix:
Exporta:
Consulta les estadístiques

Aquest ítem està subjecte a una llicència de Creative Commons Llicència Creative Commons Creative Commons