Escalabilidad y paralelización mediante el uso de Hadoop Distributed File System

En el marco del proyecto de investigación "Técnicas de recuperación de información en grandes volúmenes de datos heterogéneos con bases de datos NOSQL" , el presente trabajo se orienta a evaluar configuraciones de clusters utilizando Hadoop Distributed File System (HDFS) para comprobar las...

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Detalles Bibliográficos
Autores principales: Barry, Damián, Buckle, Carlos, Jaramillo, Rodrigo, Real, Ignacio, Tinetti, Fernando Gustavo
Formato: Objeto de conferencia
Lenguaje:Español
Publicado: 2013
Materias:
Ciencias Informáticas
Almacenamiento y Recuperación de la Información
Distributed file systems
Clustering
Acceso en línea:http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/27291
Aporte de:
SEDICI (UNLP) de Universidad Nacional de La Plata
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description En el marco del proyecto de investigación "Técnicas de recuperación de información en grandes volúmenes de datos heterogéneos con bases de datos NOSQL" , el presente trabajo se orienta a evaluar configuraciones de clusters utilizando Hadoop Distributed File System (HDFS) para comprobar las capacidades de disponibilidad, escalabilidad y paralelización en la recuperación de información. Dicha evaluación permitirá establecer las capacidades necesarias con las que debería contar un File System Distribuido, tanto desde la perspectiva de almacenamiento y técnicas de indexación, como de distribución de las consultas, paralelización, escalabilidad y rendimiento en ambientes heterogéneos. Para ello se diseñarán arquitecturas tanto centralizadas como distribuidas, y se realizarán las correspondientes verificaciones, estableciendo los porcentajes de mejora de rendimiento para cada arquitectura.
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author Barry, Damián
Buckle, Carlos
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