PROCESSAMENTO PARALELO E DISTRIBUÍDO DE DADOS

Princípios de processamento e de volumes de dados massivos. Conceitos básicos de sistemas distribuídos. Modelo de Computação MapReduce: definição e motivação. Ambientes de processamento: Hadoop, Spark. Frameworks sobre Hadoop: Spark, Hive e Impala. Aplicações com ML Lib.

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07/08/2021

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Conteúdo programático:

TIPOS DE DADOS
Dados Estruturados
Dados Semiestruturados
Dados Não Estruturados
TIPOS DE PROCESSAMENTO
Processamento em Lote
Processamento em tempo real ou quase real
BIG DATA
Volume
Velocidade
Variedade
NOSQL
CLOUD COMPUTING
MAPREDUCE
HADOOP
Hadoop Distributed Filesystem (HDFS)
Ecosistema Hadoop
SPARK
Resilient Distributed Datasets (RDD)
FLINK
Componentes

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