Mapreduce para archivos binarios distribuidos
Abstract
El flujo de datos generados diariamente se ha incrementado exponencialmente, al grado que resulta importante aprender a manejar y manipular esta información para no quedar rezagado. Grandes empresas como Oracle, IBM y Microsoft (por mencionar algunas), le están apostando al negocio del almacenamiento y análisis de esta abundante información.
La tendencia es hacer más accesible la manipulación de grandes datos (Big Data), donde Hadoop se ha convertido en un estándar para el manejo de esta información. Ha resultado muy efectivo para analizar datos No Estructurados en la nube, pero esto apenas comienza y en el campo de la astrofísica esta herramienta no es suficiente.
La técnica de MapReduce, es muy efectiva para el análisis de archivos de texto, sin embargo cuando se utiliza con archivos binarios distribuidos los resultados que se arrojan son erróneos. Por tal motivo, doctores de la Universidad de California, Riverside; trabajan en un framework denominado StratOS, que soluciona entre otras cosas, el manejo de este tipo de archivos.Con el propósito de promover el desarrollo y divulgación de la investigación en educación en América Latina, en La Revista Iberoamericana de Producción Académica y Gestión Educativa(PAG) se adhirió a la Iniciativa de Acceso Abierto de Budapest, por lo que se identifica como una publicación de acceso abierto. Esto significa que cualquier usuario puede leer el texto completo de los artículos, imprimirlos, descargarlos, copiarlos, enlazarlos, distribuirlos y usar los contenidos para otros fines. Las licencias Creative Cummons, permiten especificar los derechos de uso de una revista de acceso abierto disponible en Internet de tal manera que los usuarios conocen las reglas de publicación.
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