Sem resumo de edição |
Sem resumo de edição |
||
| Linha 8: | Linha 8: | ||
*2.Software | *2.Software | ||
** Com o surgimento do Big Data, os softwares convencionais não conseguem mais lidar com o valor excessivo e a variedade de dados que precisam ser analisados e processados de forma eficiente. Com isso, surgem os softwares NoSQL especializados em lidar com esses grandes volumes de dados computacionais. | ** Com o surgimento do Big Data, os softwares convencionais não conseguem mais lidar com o valor excessivo e a variedade de dados que precisam ser analisados e processados de forma eficiente. Com isso, surgem os softwares NoSQL especializados em lidar com esses grandes volumes de dados computacionais. | ||
** Existem diversos modelos de softwares de bancos de dados NoSQL. | ** Existem diversos modelos de softwares de bancos de dados NoSQL. Dentre deles: | ||
*** Sistemas Colunares como o Big Table, utilizado internamente pela Google. | |||
*** Key/value, como DynamoDB, utilizado pela Amazon. | |||
*** Document database, como o MongoDB. | |||
***Baseado em Grafos, como o Neo4j. | |||
*3.Aplicação | *3.Aplicação | ||
**3.1.Tecnologias | **3.1.Tecnologias | ||
Edição das 16h23min de 18 de maio de 2017
- 1.Conceito
- Big Data pode ser definido como o processamento analítico de grandes volumes de dados complexos produzidos por aplicações. Essa tecnologia surgiu com a necessidade de guardar grandes quantidades de dados de forma eficiente e em um curto espaço de tempo. Ela foi consequência de inovações tecnológicas, tais como a evolução da internet, evolução dos meios de armazenamento de dados e difusão de tecnologias referentes a captação de dados.
- As principais características do Big Data são:
- Grandes quantidades de dados distribuídos.
- Estabilidade sob demanda.
- Transformação de dados brutos, semiestruturados ou não estruturados em dados estruturados.
- Possibilidade de uma extração flexível de conhecimento dos dados.
- 2.Software
- Com o surgimento do Big Data, os softwares convencionais não conseguem mais lidar com o valor excessivo e a variedade de dados que precisam ser analisados e processados de forma eficiente. Com isso, surgem os softwares NoSQL especializados em lidar com esses grandes volumes de dados computacionais.
- Existem diversos modelos de softwares de bancos de dados NoSQL. Dentre deles:
- Sistemas Colunares como o Big Table, utilizado internamente pela Google.
- Key/value, como DynamoDB, utilizado pela Amazon.
- Document database, como o MongoDB.
- Baseado em Grafos, como o Neo4j.
- 3.Aplicação
- 3.1.Tecnologias
- 3.2.Visão
- 4 Referências