PROCESSAMENTO PARALELO E DISTRIBUÍDO DE DADOS

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PROCESSAMENTO PARALELO E DISTRIBUÍDO DE DADOS

Princípios de processamento e de volumes de dados massivos. Conceitos básicos de sistemas distribuídos. Modelo de Computação MapReduce: definição e motivação. Ambientes de processamento: Hadoop, Spark. Frameworks sobre Hadoop: Spark, Hive e Impala. Aplicações com ML Lib.

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Conteúdo programático:

TIPOS DE DADOS
Dados Estruturados
Dados Semiestruturados
Dados Não Estruturados
TIPOS DE PROCESSAMENTO
Processamento em Lote
Processamento em tempo real ou quase real
BIG DATA
Volume
Velocidade
Variedade
NOSQL
CLOUD COMPUTING
MAPREDUCE
HADOOP
Hadoop Distributed Filesystem (HDFS)
Ecosistema Hadoop
SPARK
Resilient Distributed Datasets (RDD)
FLINK
Componentes
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o responsável:

Jaqueline Dos Passos Carvalho

Formada em Pedagogia pelo Centro Universitário do Sul de Minas. Pós-graduada em Psicopedagogia Clínica e Institucional, com especialização adicional em Educação Especial e Inclusiva. Atuação focada no desenvolvimento integral do aluno, na aprendizagem significativa e em práticas inclusivas.

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Carlos G.

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Lição 1.1 : PROCESSAMENTO PARALELO E DISTRIBUÍDO DE DADOS

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