INGENIERÍA DE DATOS CON EL FRAMEWORK SPARK Y SCALA

dc.contributor.authorMouriño Ursul, Milagros
dc.date.accessioned2024-07-15T16:00:10Z
dc.date.available2024-07-15T16:00:10Z
dc.date.issued2024-07-15
dc.descriptionTrabajo Fin de Grado leído en la Universidad Rey Juan Carlos en el curso académico 2023/2024. Directores/as: Juan Manuel Serrano Hidalgo
dc.description.abstract2 Resumen El presente trabajo pretende profundizar en Apache Spark, la cual es una de las herramientas más importantes hoy en día existentes para el procesamiento y análisis de big data. Permite a las organizaciones el cómputo de grandes conjuntos de datos de manera eficiente para extraer información que permita realizar una toma informada de decisiones y hacer prosperar su negocio. Este motor de computación distribuida está escrito en el lenguaje de programación funcional Scala. Se promueve el desarrollo de código siguiendo las técnicas del paradigma de programación sobre el que apoya, ya que la utilización de funciones matemáticas permite una mejor división de las tareas entre los nodos del clúster respecto a la utilización de iteraciones y estructuras de datos mutables. De igual modo, permite la reutilización de código al usar las APIs de las que consta el framework como GraphFrames o GraphSQL y la mantenibilidad de este permite un mantenimiento y una evolución eficientes y rentables del código base a lo largo del tiempo.
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/10115/38005
dc.language.isospa
dc.publisherUniversidad Rey Juan Carlos
dc.rights
dc.rights.accessRightsinfo:eu-repo/semantics/embargoedAccess
dc.rights.uri
dc.subjectBig Data
dc.subjectApache Spark
dc.subjectProgramación funcional
dc.titleINGENIERÍA DE DATOS CON EL FRAMEWORK SPARK Y SCALA
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/studentThesis

Archivos

Bloque original

Mostrando 1 - 2 de 2
No hay miniatura disponible
Nombre:
2023-24-ETSII-A-2033-2033037-m.mourino.2018-MEMORIA.pdf
Tamaño:
3.13 MB
Formato:
Adobe Portable Document Format
Descripción:
Memoria del TFG
No hay miniatura disponible
Nombre:
2023-24-ETSII-A-2033-2033037-m.mourino.2018-ANEXO.zip
Tamaño:
470.61 KB
Formato:
Unknown data format
Descripción:
Anexo.zip