Cálculo del exponente de Hurst utilizando Spark Streaming: enfoque experimental sobre un flujo de transacciones de criptomonedas
Actualmente es cada vez más común encontrarse con problemas de Big Data, donde las aplicaciones desarrolladas para resolver dichos problemas son implementadas en frameworks específicos. Uno de los que más se utiliza es Apache Spark, que posee el módulo Spark Streaming el cual permite el tratamiento...
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| Autores principales: | , , , |
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| Formato: | Objeto de conferencia |
| Lenguaje: | Español |
| Publicado: |
2017
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| Materias: | |
| Acceso en línea: | http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/63708 |
| Aporte de: |
| Sumario: | Actualmente es cada vez más común encontrarse con problemas de Big Data, donde las aplicaciones desarrolladas para resolver dichos problemas son implementadas en frameworks específicos. Uno de los que más se utiliza es Apache Spark, que posee el módulo Spark Streaming el cual permite el tratamiento de datos provenientes de un flujo de información potencialmente infinito. En este trabajo se presenta una aplicación implementada en Spark Streaming que realiza el cálculo del exponente de Hurst, un indicador muy utilizado en el análisis de mercado para la detección de memoria a largo plazo. Los ensayos realizados se hicieron sobre flujos simulados de transacciones de criptomonedas que demuestran la capacidad de Spark Streaming para el tratamiento de este tipo de flujos. |
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