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Tipo: Trabalho de Conclusão de Curso
Título: Big Data : análise e a avaliação de ferramentas para gerenciamento de grande volume de dados
Autor(es): Gehring, Cristiano
Primeiro Orientador: Pazinato, Eder
Resumo: Este artigo apresenta a análise do conceito Big Data e a avaliação das ferramentas que trabalham com gerenciamento de grande volume de dados. O trabalho foi desenvolvido com a criação de dois clusters em ambientes distintos, sendo eles Amazon Web Service e Google Cloud Platform, instalado na plataforma Hadoop com uso da ferramenta Hive. Os testes práticos foram realizados a partir de uma base de dados meteorológicos do Centro de Previsão de Tempo e Estudos Climáticos / Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais. Ao final do trabalho, com a finalização dos testes o cluster da Amazon Web Service obteve melhor desempenho.
Resumo Alternativo: This article presents the analysis of the Big Data concept and the evaluation of the tools that work with large volume data management. The work was developed with the creation of two clusters in distinct environments, being they Amazon Web Service and Google Cloud Platform, installed in the platform Hadoop with use of tool Hive. The practical tests were carried out from a meteorological database of the Centro de Previsão de Tempo e Estudos Climáticos / Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais. At the end of the work, with the completion of the tests, the Amazon Web Service cluster performed better.
Palavras-chave: Computação
Big Data
Gerenciamento de dados
Banco de dados
Plataforma Hadoop
Idioma: por
País: Brasil
Editor: Universidade de Passo Fundo
Sigla da Instituição: UPF
Faculdade, Instituto ou Departamento: Instituto de Ciências Exatas e Geociências - ICEG
Citação: GEHRING, Cristiano. Big Data : análise e a avaliação de ferramentas para gerenciamento de grande volume de dados. 2018. [18] f. Artigo de conclusão de curso (Bacharel em Ciência da Computação). Curso de Ciência da Computação. Universidade de Passo Fundo, Passo Fundo, RS, 2018.
Tipo de Acesso: Acesso Aberto
URI: http://repositorio.upf.br/handle/riupf/1597
Data do documento: 5-Dez-2018
Aparece nas coleções:ICEG - Curso de Ciência da Computação - Trabalhos de Conclusão de Curso de Graduação

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