Desarrollo de módulos de procesamiento de datos y generación de gráficos de una herramienta web a partir de una vista minable alojada en un clúster hadoop / David Alejandro Padrino González, Miguel Alejandro Figuera de Freitas ; tutores Jesus Lares, Haydemar Nuñez
Tipo de material:
TextoIdioma: Español Detalles de publicación: 2017Descripción: x, 102 h. : il. ; 28 cmTema(s): Recursos en línea: Nota de disertación: Tesis de grado (Lic. Computación).-- Universidad Central de Venezuela, Facultad de Ciencias, Escuela de Computación, 2017 Resumen: En la actualidad las herramientas para el análisis de grandes volúmenes de datos se limita al uso de aplicaciones licenciadas y costosas, sin tener en consideración las prácticas académicas a través de las cuales los futuros profesionales pueden conocer el flujo de trabajo desde la preparación de datos crudos hasta los gráficos generados producto de aplicar algoritmos a los datos "limpios"basándose en el proceso KDD (Knowlegde Discovery in Databases, Descubrimiento de conocimiento en bases de datos, punto que sera tratado en la seccion 3.11.9) de minería de datos. El objetivo del presente trabajo es resolver las carencias de ese conjunto de tecnologías referenciadas anteriormente, a través de una herramienta basada en una interfaz web que permita trabajar conjuntos de datos desde su preparación hasta la visualización de resultados que pueden ser interpretados para la generación de conocimiento. Las herramientas usadas en conjunto para realizar este proyecto fueron la suite de Hadoop, Apache Spark, el framework web Meteor.js, jQueryUI para la realización de una interfaz usable, un servidor TCP/IP de R, Apache Drill y paquetes de Node.js. Palabras clave: Big Data, Apache Spark, Meteor.js, jQueryUI, HDFS, Apache Drill, RStudio, KDD, Hadoop.
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Biblioteca Central Sala de Publicaciones Oficiales | TESIS C2017 P124 (Navegar estantería(Abre debajo)) | Available | BCUCV18110129 | |||
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Biblioteca Central Sala de Publicaciones Oficiales | TESIS C2017 P124 (Navegar estantería(Abre debajo)) | e.2 | Available | BCUCV18120012 |
Incluye índice de figuras
Incluye índice de tablas
Incluye apéndices
Tesis de grado (Lic. Computación).-- Universidad Central de Venezuela, Facultad de Ciencias, Escuela de Computación, 2017
Incluye referencias bibliográficas
En la actualidad las herramientas para el análisis de grandes volúmenes de datos se limita al uso de aplicaciones licenciadas y costosas, sin tener en consideración las prácticas académicas a través de las cuales los futuros profesionales pueden conocer el flujo de trabajo desde la preparación de datos crudos hasta los gráficos generados producto de aplicar algoritmos a los datos "limpios"basándose en el proceso KDD (Knowlegde Discovery in Databases, Descubrimiento de conocimiento en bases de datos, punto que sera tratado en la seccion 3.11.9) de minería de datos. El objetivo del presente trabajo es resolver las carencias de ese conjunto de tecnologías referenciadas anteriormente, a través de una herramienta basada en una interfaz web que permita trabajar conjuntos de datos desde su preparación hasta la visualización de resultados que pueden ser interpretados para la generación de conocimiento. Las herramientas usadas en conjunto para realizar este proyecto fueron la suite de Hadoop, Apache Spark, el framework web Meteor.js, jQueryUI para la realización de una interfaz usable, un servidor TCP/IP de R, Apache Drill y paquetes de Node.js. Palabras clave: Big Data, Apache Spark, Meteor.js, jQueryUI, HDFS, Apache Drill, RStudio, KDD, Hadoop.
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