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1. Volumen

2. Velocidad

3. Variedad de los datos

4. Veracidad de los datos

5. Viabilidad

6. Visualización de los datos

7. Valor de los datos

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Hadoop Common Components son un conjunto de librerías que soportan varios subproyectos de Hadoop.Además de estos tres componentes principales de Hadoop, existen otros proyectos relacionados los cuales son definidos a continuación:

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El proceso reduce obtiene la salida de map como datos de entrada y combina las tuplas en un conjunto más pequeño de las mismas. Una fase intermedia es la denominada Shuffle la cual obtiene las tuplas del proceso map y determina que nodo procesará estos datos dirigiendo la salida a una tarea reduce en específico.

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Los datos en el clúster de Hadoop son divididos en pequeñas piezas llamadas bloques y distribuidas a través del clúster; de esta manera, las funciones map y reduce pueden ser ejecutadas en pequeños subconjuntos y esto provee de la escalabilidad necesaria para el procesamiento de grandes volúmenes.

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MapReduce es el núcleo de Hadoop. El término MapReduce en realidad se refiere a dos procesos separados que Hadoop ejecuta. El primer proceso map, el cual toma un conjunto de datos y lo convierte en otro conjunto, donde los elementos individuales son separados en tuplas (pares de llave/valor).

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Big data son datos que contienen una mayor variedad y que se presentan en volúmenes crecientes y a mayor velocidad

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°Mejores tomas de desiciones
°Ayuda a innovar
°Mejora en la eficiencia

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°Medicina
°Educación
°Prevenir desastres sociales

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Impacto de los datos en la empresa y la sociedad

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Impacto de los datos en la empresa y la sociedad