Datapedia

Big Data

Procesamiento y escala de datos masivos.

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Apache HBase

Base de datos NoSQL de columnas anchas, construida sobre el sistema de archivos distribuido de Hadoop, diseñada para acceso de lectura y escritura en tiempo real sobre datos masivos.

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Apache Mesos

Sistema de gestión de recursos de cluster de propósito general, que permite ejecutar múltiples tipos de aplicaciones distribuidas distintas compartiendo eficientemente el mismo conjunto de servidores físicos.

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Apache Spark

Motor de procesamiento distribuido de datos, más rápido que Hadoop para muchas tareas gracias a su uso intensivo de memoria RAM.

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Apache ZooKeeper

Servicio centralizado que coordina y sincroniza información de configuración entre los distintos nodos de un sistema distribuido, como los usados históricamente por Hadoop y Kafka.

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Base de datos de columnas anchas

Tipo de base de datos NoSQL optimizada para almacenar y consultar eficientemente grandes volúmenes de datos organizados por columnas, en lugar de por filas.

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Big Data

Conjuntos de datos tan grandes, rápidos o variados que superan la capacidad de las herramientas tradicionales para almacenarlos, procesarlos y analizarlos.

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Cluster de cómputo

Conjunto de servidores conectados entre sí que trabajan de forma coordinada como si fueran un único sistema, repartiendo tareas y datos.

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Compactación de archivos

Proceso que combina muchos archivos pequeños en archivos más grandes dentro de un sistema de almacenamiento distribuido, mejorando el rendimiento de lectura posterior.

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Computación en memoria (In-memory computing)

Enfoque de procesamiento de datos que mantiene los datos activos en memoria RAM durante todo el procesamiento, en lugar de leer y escribir constantemente en disco.

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Computación vectorizada

Técnica de procesamiento que aplica una misma operación simultáneamente sobre múltiples valores de datos a la vez, en lugar de procesarlos uno por uno de forma secuencial.

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DataOps

Conjunto de prácticas que aplican principios de automatización, colaboración y mejora continua (tomados de DevOps) al desarrollo y mantenimiento de pipelines de datos.

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Factor de replicación

Cantidad de copias idénticas que un sistema distribuido mantiene de cada fragmento de datos, determinando cuántos fallos simultáneos de servidores puede tolerar sin perder información.

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Federación de consultas

Capacidad de ejecutar una única consulta que combina y cruza datos provenientes de múltiples sistemas de almacenamiento distintos de forma transparente.

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Gemelo digital

Representación virtual, actualizada en tiempo real, de un objeto, proceso o sistema físico, usada para simular, predecir y optimizar su comportamiento.

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Hadoop

Framework open source para el almacenamiento y procesamiento distribuido de grandes volúmenes de datos en clusters de servidores.

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HDFS (Hadoop Distributed File System)

Sistema de archivos distribuido diseñado para almacenar volúmenes masivos de datos repartidos entre muchos servidores, con alta tolerancia a fallos mediante replicación automática.

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Hive Metastore

Servicio que almacena y gestiona los metadatos sobre las tablas de un data lake o data warehouse, como su esquema, ubicación física y estadísticas, permitiendo que distintas herramientas los consulten de forma consistente.

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Infraestructura como código (IaC)

Práctica de definir y gestionar la infraestructura tecnológica —servidores, redes, bases de datos— mediante archivos de configuración versionados, en lugar de configurarla manualmente.

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Internet de las cosas (IoT)

Red de dispositivos físicos equipados con sensores y conectividad, que recolectan y transmiten datos sobre su entorno o funcionamiento a través de internet.

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Las 5 V del Big Data

Marco conceptual que describe las características que definen al Big Data: volumen, velocidad, variedad, veracidad y valor.

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Latencia de cola (Tail latency)

Tiempo de respuesta correspondiente a las solicitudes más lentas de un sistema, generalmente medido con percentiles altos como P95 o P99, más relevante para la experiencia real que el promedio.

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Mantenimiento predictivo

Aplicación de machine learning que predice cuándo es probable que una máquina o equipo falle, permitiendo programar su mantenimiento antes de que ocurra una avería.

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MapReduce

Modelo de programación para procesar grandes volúmenes de datos en paralelo, dividiendo el trabajo en una etapa de mapeo y otra de reducción.

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Nodo maestro y nodo trabajador

Patrón de organización de un cluster distribuido donde uno o pocos nodos maestros coordinan y distribuyen tareas entre muchos nodos trabajadores, que ejecutan el procesamiento real.

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Poda de particiones (Partition pruning)

Técnica de optimización que evita leer particiones completas de una tabla que no son relevantes para una consulta específica, a partir del criterio de particionamiento usado.

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Presto / Trino

Motor de consultas SQL distribuido, diseñado para consultar grandes volúmenes de datos almacenados en múltiples fuentes distintas de forma rápida e interactiva.

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Procesamiento distribuido

Técnica que divide una tarea de cómputo entre múltiples máquinas que trabajan en paralelo, permitiendo procesar volúmenes de datos que una sola máquina no podría manejar.

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Pushdown de predicados

Técnica de optimización que traslada las condiciones de filtrado de una consulta hacia la etapa más temprana posible del procesamiento, evitando leer datos innecesarios.

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Rebalanceo de particiones

Proceso mediante el cual un sistema distribuido redistribuye automáticamente sus particiones de datos entre los nodos disponibles, tras agregar o quitar servidores del cluster.

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Replicación síncrona vs. asíncrona

Distinción sobre si un sistema espera la confirmación de todas las réplicas antes de considerar completada una escritura (síncrona), o si confirma la escritura antes de que las réplicas se actualicen (asíncrona).

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Sistema de archivos distribuido

Sistema de almacenamiento que presenta archivos repartidos físicamente entre múltiples servidores, como si fueran parte de un único sistema de archivos coherente.

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SLA (Service Level Agreement)

Acuerdo formal que define el nivel de servicio garantizado por un proveedor, incluyendo métricas concretas como disponibilidad, tiempo de respuesta o tiempo máximo de resolución ante incidentes.

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Telemetría

Recolección automática y remota de datos de medición sobre el funcionamiento de un sistema, dispositivo o proceso, generalmente transmitidos en tiempo real para su monitoreo.

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Throughput vs. latencia

Distinción entre dos métricas de rendimiento distintas: la cantidad total de datos que un sistema puede procesar por unidad de tiempo, y el tiempo que tarda en procesar una única solicitud individual.

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Tolerancia a fallos (Fault tolerance)

Capacidad de un sistema distribuido de seguir funcionando correctamente, incluso cuando uno o más de sus componentes individuales fallan.

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YARN (Yet Another Resource Negotiator)

Componente de Hadoop que gestiona y asigna los recursos de cómputo del cluster —memoria y procesamiento— entre las distintas aplicaciones que se ejecutan simultáneamente sobre él.

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