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 | Mida | Format | |
---|---|---|---|---|
Presentacion_TFM_Ferran_Fernandez.pptx | 104,63 MB | Microsoft Powerpoint XML | Veure/Obrir | |
ffernandez3495TFM0617memoria.pdf | Memoria del TFM | 2,09 MB | Adobe PDF | Veure/Obrir |
ffernandez3495TFM0617presentación.pdf | Presetnación del TFM | 858,68 kB | Adobe PDF | Veure/Obrir |
Comparteix:
Aquest ítem està subjecte a una llicència de Creative Commons Llicència Creative Commons