Por favor, use este identificador para citar o enlazar este ítem:
http://hdl.handle.net/10609/66706
Título : | Arquitectura Big Data de ingesta en Real Time |
Autoría: | Fernández Garrido, Ferran |
Director: | Cabanillas Barbacil, David |
Tutor: | Curto Díaz, José |
Otros: | Universitat Oberta de Catalunya |
Resumen : | El objetivo de este proyecto, es desarrollar y desplegar un sistema de arquitectura Big Data de ingesta en real time. Tomaremos como referencia las tecnologías usadas por las empresas más punteras en la actualidad en el uso de los datos: Netflix, Facebook, Amazon,¿ Por ejemplo Netflix hace uso de Kafka para su sistema de recomendación de series y películas en real time. Para ello, haremos uso de las últimas tecnologías Big Data y nos plantearemos un problema cotidiano a resolver, que podrá ser extrapolable a muchos otros ámbitos de ingesta de datos. |
Palabras clave : | Big Data RTP |
Tipo de documento: | info:eu-repo/semantics/masterThesis |
Fecha de publicación : | 7-jul-2017 |
Licencia de publicación: | http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/es/ |
Aparece en las colecciones: | Bachelor thesis, research projects, etc. |
Ficheros en este ítem:
Fichero | Descripción | Tamaño | Formato | |
---|---|---|---|---|
Presentacion_TFM_Ferran_Fernandez.pptx | 104,63 MB | Microsoft Powerpoint XML | Visualizar/Abrir | |
ffernandez3495TFM0617memoria.pdf | Memoria del TFM | 2,09 MB | Adobe PDF | Visualizar/Abrir |
ffernandez3495TFM0617presentación.pdf | Presetnación del TFM | 858,68 kB | Adobe PDF | Visualizar/Abrir |
Comparte:
Este ítem está sujeto a una licencia Creative Commons Licencia Creative Commons