big data

RESUMO BIG DATA

O Big Data se resume a um imenso conjunto de dados que as tecnologias ainda não conseguem processar dentro de um prazo especifico, isso faz com que as organizações enfrentam grandes problemas com a dimensão da informação e transformação que tem que ocorrer dentro de um prazo aceitável, o que causa uma necessidade de estrutura com mais capacidade e mais preparadas para as mudanças de volumes como logs, servidores, e-mails, redes sociais e dispositivos etc. todas essas mudanças gera um complexo que não define uma relação de ordem total entre seus elementos de necessidade e procura. Os métodos alternativos de consultas similares de conjuntos de dados são primordiais para tomada de decisões e para lidar melhor com os conceitos de crise e escalabilidade, e com isso o Big data entrou em cena com o enfoque de novas técnicas especializadas em vastos conjuntos de dados com alternativas por similaridade e espaços métricos de consultas criando consultas paralelas dividindo em tarefas simultâneas o que diminui o tempo da em pesquisa de informação.
Diante disso grande parte da literatura define o Big data em três Vs (Volume, Variedade e Velocidade) ou seja muita informação em grande volume e expansão num espaço de tempo que exige um processo sem demora, criando um sistema de arquitetura para trazer solução mais rápido em um modelo de computação distribuído um processo de escala horizontal que permite uma estratégia de um projeto em tempo real com alto desempenho e recuperação baseado na índice dos logs usando a técnica MapReduce inspirado nas línguas funcionais que divide o processo em fases distintas que controla os chamados escravos de nó que envia as entradas da próxima fase, fase essa chamada de Map Shuffle e Sort, Reduce que realiza o processo sobre os valores chaves que utiliza muito o Hadoop para suportar a carga de dados implantados através dos projetos HDFS (sistema de arquivos distribuídos e escalável escrito em Java baseado no padrão escravo),