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      <title>Herramientas para el Big Data by Ximena Terrazas Rojas</title>
      <link>https://padlet.com/xime23terrazas/bnixs631d4dka2h8</link>
      <description></description>
      <language>en-us</language>
      <pubDate>2022-08-27 01:02:02 UTC</pubDate>
      <lastBuildDate>2022-08-27 01:22:21 UTC</lastBuildDate>
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         <title>Elasticsearch</title>
         <author>diegoromerocerna</author>
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         <description><![CDATA[<div>Es una de las herramientas Big Data más potentes para la búsqueda de grandes cantidades de datos. Además, se trata de un software que puede ser utilizado aún tratándose de datos complejos.<br><br>La funcionalidad más relevante de Elasticsearch es el permiso de indexación y análisis en tiempo real de grandes volúmenes de datos y hacer consulta sobre ellos. Uno de los ejmplos más utilizados son las consultas de texto completo. Y es que al estar los datos indexados los resultados que ofrece Elasticsearch son muy rápidos.</div>]]></description>
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         <pubDate>2022-08-27 01:04:28 UTC</pubDate>
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         <title>Apache Spark</title>
         <author>jimenareyes64</author>
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         <description><![CDATA[<div>Es uno de los procesadores de datos mas veloces en el mercado, asimismo cuenta con licencias de codigo abierto asi como todas las herramientas big data, lo que le permite que tenga constantes mejoras y donde los mismos usuarios de spark puedan ofrecer soluciones.</div><div>La ventaja de Apache spark es que acepta diversos lenugajes de programacion, ademas que su velocidad puede ser 100 veces mas rapida que hadoop<br><strong>Funciones<br></strong>- Diseñado para cubrir una amplia gama de trabajos que previamente requerian un sistema diferente</div><div>- Incluye algoritmos iterativos, procesamientos streaming</div><div>- Incluye y ofrece APIS que permite que usuarios con diferentes backgrounds puedan utilizarlo</div><div><br></div>]]></description>
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         <pubDate>2022-08-27 01:05:54 UTC</pubDate>
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         <title>HADOOP</title>
         <author>xime23terrazas</author>
         <link>https://padlet.com/xime23terrazas/bnixs631d4dka2h8/wish/2273190705</link>
         <description><![CDATA[<div>Es una herramienta importante en el Big Data y es considerada como el framework estándar, con el fin de recopilar y almacenar volúmenes de datos que puedan ser analizados y procesados. Algunas de las ventajas que tiene esta herramienta son las siguientes:</div><ul><li>Procesamiento del Big data de forma rápida.</li><li>Almacenamiento de copia de manera automática</li><li>Su costo es bajo ya que su licencia es open - source , es decir código abierto.</li></ul>]]></description>
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         <pubDate>2022-08-27 01:05:55 UTC</pubDate>
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         <title>APACHE STORM</title>
         <author>diegoromerocerna</author>
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         <description><![CDATA[<div>Permite procesar millones de mensajes por segundo en tiempo real. A diferencia de Hadoop, que procesa grandes cantidades de datos pero es más lento, Apache Storm le permite realizar el mismo proceso en tiempo real.<br><br></div><div>Permite procesar millones de mensajes por segundo en tiempo real. A diferencia de Hadoop, que procesa grandes cantidades de datos pero es más lento, Apache Storm le permite realizar el mismo proceso en tiempo real.</div>]]></description>
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         <pubDate>2022-08-27 01:07:11 UTC</pubDate>
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         <title>LENGUAJE R</title>
         <author>diegoromerocerna</author>
         <link>https://padlet.com/xime23terrazas/bnixs631d4dka2h8/wish/2273192886</link>
         <description><![CDATA[<div>El Lenguaje R es un entorno de software que se utiliza para el cálculo estadístico y gráfico. Esta herramiesta del Big DAta es la más utilizada por parte de los estadistas y profesionales del sector de dato como los quants o Big data Analytics.<br><br><strong>Características de R&nbsp;</strong></div><ul><li>Manejo y almacenamiento efectivo de los datos.</li><li>Un conjunto de operadores para la realización de cálculos con matrices.</li><li>Una gran colección de herramientas para el análisis de datos.</li><li>Utilidades gráficas para la visualización de datos.</li><li>Un lenguaje de programación bien desarrollado que incluye saltos condicionales, bucles, funciones recursivas, utilidades para la entrada y salida de datos, etc.</li><li>Tiene un formato de documentación basado en LaTeX, que se utiliza para proporcionar documentación completa tanto en formato físico como digital.</li></ul>]]></description>
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         <pubDate>2022-08-27 01:10:42 UTC</pubDate>
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         <title>Integrantes (Grupo 2)</title>
         <author>xime23terrazas</author>
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         <description><![CDATA[<div>● Alva Preciado, Margot Giselly<br>● Chávez Maldonado, Héctor<br>● Huertas Herrera, Georgina<br>● Reyes Ramos, Jimena<br>● Romero Cerna, Diego Antonio<br>● Terrazas Rojas, Marcia&nbsp;</div>]]></description>
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         <pubDate>2022-08-27 01:15:13 UTC</pubDate>
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         <title>PYTHON</title>
         <author>diegoromerocerna</author>
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         <description><![CDATA[<div>Es uno de los lenguajes avanzados de programación más conocidos y utilizados en la actualidad. Esto se debe a que su usabilidad es bastante sencilla con respecto a otros lenguajes de programación. De hecho se trata de un software muy utilizado en el Big Data dada su gran facilildad para trabajar en el análisis de datos.</div><div>Pero, si algo hace único a Python es su condición de código abierto. Esto permite que sea una herramienta Big Data muy colaborativa, donde los propios usuarios que utilizan dicho software comparten sus usos mejorando la plataforma en beneficio de todos aquellos que hagan uso de Python.</div><div>El único inconveniente de esta herramienta Big Data es su baja rapidez en la ejecución. Pese a ello, suele ser un software que dispone de muchas funcionalidades para integrar tareas donde no hay cálculos pesados.</div><div>En Afi Escuela de Finanzas disponemos de un <a href="https://www.afiescueladefinanzas.es/curso-gratuito-de-python">curso gratuito de Python</a> con el cual puedes formarte en una de las herramientas Big Data mejor valoradas y más utilizadas en la actualidad.</div>]]></description>
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         <pubDate>2022-08-27 01:15:41 UTC</pubDate>
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