Bienvenido al Repositorio Institucional de la UTPL (RiUTPL) que tiene como propósito centralizar los recursos educativos y objetos de aprendizaje generados por la comunidad académica;
este repositorio permitirá preservar, organizar y visibilizar la producción institucional
bajo la licencia Creative Commons 4.0.
Please use this identifier to cite or link to this item:
http://dspace.utpl.edu.ec/jspui/handle/20.500.11962/20930| Title: | Análisis y uso de las herramientas de Hadoop para procesar Big Data |
| Authors: | Imba Aranda, Diego Javier |
| metadata.dc.contributor.advisor: | Tenesaca Luna, Gladys Alicia |
| Keywords: | Big Data Hadoop Flume Hive Sqoop Pig MySQL Tweets Prototipo Ingeniero en informática -Tesis y disertaciones académicas |
| metadata.dc.date.available: | 2017-10-04T21:15:31Z |
| Issue Date: | 2017 |
| Citation: | Imba Aranda, Diego Javier. (2017). Análisis y uso de las herramientas de Hadoop para procesar Big Data. (Trabajo de Titulación de Ingeniero en Informática). UTPL, Quito |
| Abstract: | The present work of investigation realizes it taking of base Hadoop as central core of Big Data's processing. Inside Hadoop's ecosystem there are several Open Source tools that facilitate the manipulation and use of big volumes of information, and there have been selected his 4 principal tools which have been grouped in two cases of study: Flume with Hive for the case of study 1, and Sqoop with Pig for the case of study 2. In both cases, the data generated in the social network Twitter during the first and second round of elections in 2017 has been taken as the basis of analysis. This generated information has been obtained, stored, processed and analyzed to expire with the characteristics that form a part of the information that is considered to be Big Data. The selected tools have been evaluated in his architecture, installation, use and functionality to design a prototype of result which groups the functionality of 4 Hadoop's tools; this in order to facilitate its use to the user by means of a single application understandable and easy to handle. |
| Description: | El presente trabajo de investigación se lo realiza tomando de base Hadoop como núcleo central del procesamiento de Big Data. Dentro del ecosistema de Hadoop existen varias herramientas Open Source que facilitan la manipulación y uso de grandes volúmenes de datos, y se ha seleccionado sus 4 principales herramientas las cuales han sido agrupadas en dos casos de estudio: Flume con Hive para el caso de estudio 1, y Sqoop con Pig para el caso de estudio 2. En ambos casos de estudio, se ha seleccionado para análisis los datos generados en la red social Twitter durante la primera y segunda vuelta electoral del 2017. Estos datos generados han sido obtenidos, almacenados, procesados y analizados para cumplir con las características que forman parte de la información que es considerada Big Data. Las herramientas seleccionadas han sido evaluadas en su arquitectura, instalación, uso y funcionalidad para diseñar un prototipo de usabilidad el cual agrupa la funcionalidad de las 4 herramientas de Hadoop; esto con el fin de facilitar su uso al usuario mediante un solo aplicativo entendible y fácil de manejar. |
| metadata.dc.identifier.other: | 1272039 |
| URI: | http://dspace.utpl.edu.ec/handle/20.500.11962/20930 |
| metadata.dc.type: | bachelorThesis |
| Appears in Collections: | Ingeniero en Informática |
Files in This Item:
| File | Description | Size | Format | |
|---|---|---|---|---|
| ImbaArandaDiegoJavier_TrabajoDeTitulación.pdf | 9.2 MB | Adobe PDF | View/Open |
Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.