Informe académico del curso manejo de grandes volúmenes de información con Spark, Scala y AWS
Este trabajo presenta un análisis descriptivo del curso “Manejo de grandes volúmenes de información con Spark, Scala y AWS”, enfocado en las herramientas fundamentales para la gestión de datos a gran escala. Se exploran los principales paradigmas de procesamiento distribuido, los lenguajes y framewo...
- Autores:
-
Caro Saenz, Carlos Andres
Castro Ochoa, Sebastian
- Tipo de recurso:
- Informe
- Fecha de publicación:
- 2025
- Institución:
- Universidad de Antioquia
- Repositorio:
- Repositorio UdeA
- Idioma:
- spa
- OAI Identifier:
- oai:bibliotecadigital.udea.edu.co:10495/46248
- Acceso en línea:
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- Palabra clave:
- Big data
Datos masivos
Scala (Computer program language)
Análisis de datos
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Informe académico del curso manejo de grandes volúmenes de información con Spark, Scala y AWS Big data Datos masivos Scala (Computer program language) Análisis de datos Data analysis AWS Hadoop http://id.loc.gov/authorities/subjects/sh2012003227 http://id.loc.gov/authorities/subjects/sh2010013203 http://vocabularies.unesco.org/thesaurus/concept2214 |
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Este trabajo presenta un análisis descriptivo del curso “Manejo de grandes volúmenes de información con Spark, Scala y AWS”, enfocado en las herramientas fundamentales para la gestión de datos a gran escala. Se exploran los principales paradigmas de procesamiento distribuido, los lenguajes y frameworks más utilizados como PySpark, Scala y scrapy, así como las técnicas comunes para la extracción y transformación de datos. Además, se analizan las ventajas del uso de servicios en la nube para la creación y gestión de clústeres de procesamiento Big Data, con especial énfasis en la integración de soluciones ofrecidas por Amazon Web Services (AWS), incluyendo EC2, S3 y EMR. Este enfoque permite comprender cómo estas tecnologías se complementan para construir soluciones escalables, eficientes y adaptadas a las necesidades actuales del análisis de datos. |
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Salazar Sánchez, Maria BernardaCaro Saenz, Carlos AndresCastro Ochoa, SebastianIntelligent Information Systems Lab.2025-06-04T15:15:34Z2025Caro Saénz, C. A., & Castro Ochoa, S. (2025). Informe académico del curso manejo de grandes volúmenes de información con Spark, Scala y AWS [Trabajo de grado especialización]. Universidad de Antioquia, Medellín, Colombia.https://hdl.handle.net/10495/46248Este trabajo presenta un análisis descriptivo del curso “Manejo de grandes volúmenes de información con Spark, Scala y AWS”, enfocado en las herramientas fundamentales para la gestión de datos a gran escala. Se exploran los principales paradigmas de procesamiento distribuido, los lenguajes y frameworks más utilizados como PySpark, Scala y scrapy, así como las técnicas comunes para la extracción y transformación de datos. Además, se analizan las ventajas del uso de servicios en la nube para la creación y gestión de clústeres de procesamiento Big Data, con especial énfasis en la integración de soluciones ofrecidas por Amazon Web Services (AWS), incluyendo EC2, S3 y EMR. Este enfoque permite comprender cómo estas tecnologías se complementan para construir soluciones escalables, eficientes y adaptadas a las necesidades actuales del análisis de datos.Resumen 6 1. Introducción 7 2. Justificación Académica 8 3. Descripción Técnica 9 3.1. Fundamentos de Big Data y Ecosistema Hadoop 9 3.1.1. ¿Qué es Big Data? 9 3.1.2. HDFS y el procesamiento distribuido 9 3.2. Apache Spark como motor de procesamiento 9 3.2.1. Ventajas frente a MapReduce 10 3.2.2. Transformaciones y acciones en PySpark 10 3.3. Lenguaje Scala y su integración con Spark 10 3.3.1. Características clave de Scala 10 3.3.2. Casos de uso combinando Scala y Spark 11 3.4. Computación en la nube con AWS 11 4. Conclusiones 13 Referencias 14COL0025934EspecializaciónEspecialista en Analítica y Ciencia de Datos14 paginasapplication/pdfspaUniversidad de AntioquiaEspecialización en Analítica y Ciencia de DatosMedellín, ColombiaFacultad de IngenieríaCampus Medellín - Ciudad Universitariahttp://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/info:eu-repo/semantics/openAccessAttribution-ShareAlike 4.0 Internationalhttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2Big dataDatos masivosScala (Computer program language)Análisis de datosData analysisAWSHadoophttp://id.loc.gov/authorities/subjects/sh2012003227http://id.loc.gov/authorities/subjects/sh2010013203http://vocabularies.unesco.org/thesaurus/concept2214Informe académico del curso manejo de grandes volúmenes de información con Spark, Scala y AWSTrabajo de grado - Especializaciónhttp://purl.org/coar/resource_type/c_93fchttp://purl.org/coar/resource_type/c_18wshttp://purl.org/redcol/resource_type/IFITexthttp://purl.org/coar/version/c_b1a7d7d4d402bcceinfo:eu-repo/semantics/reportinfo:eu-repo/semantics/draftChangxi Ma, M. 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Information Processing & Management, Volume 60, Issue 3.PublicationORIGINALCaroCarlos_CastroOchoa_2025_Bigdata_Spark_Scala.pdfCaroCarlos_CastroOchoa_2025_Bigdata_Spark_Scala.pdfTrabajo de grado de especializaciónapplication/pdf206766https://bibliotecadigital.udea.edu.co/bitstreams/838f6ac1-9a20-4bba-bf0c-8e99f6c731c3/downloadebec6ba69601a0cbe99f7d8222fdbed6MD52trueAnonymousREADCC-LICENSElicense_rdflicense_rdfapplication/rdf+xml; charset=utf-81154https://bibliotecadigital.udea.edu.co/bitstreams/16c987ed-91ca-4bdb-b49b-741ea3efce8a/downloadadb7af3ef071a784ffe1b544b9a344abMD53falseAnonymousREADLICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-814837https://bibliotecadigital.udea.edu.co/bitstreams/0cf02824-2b1b-43a6-92b9-4654574d1977/downloadb76e7a76e24cf2f94b3ce0ae5ed275d0MD54falseAnonymousREADTEXTCaroCarlos_CastroOchoa_2025_Bigdata_Spark_Scala.pdf.txtCaroCarlos_CastroOchoa_2025_Bigdata_Spark_Scala.pdf.txtExtracted 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