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Big Data

Procesamiento y escala de datos masivos.

121 términos

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Almacenamiento columnar

Estrategia de almacenamiento que organiza los datos agrupados por columna en lugar de por fila, optimizando drásticamente las consultas analíticas que solo necesitan leer algunas columnas específicas.

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Almacenamiento de objetos (Object storage)

Sistema de almacenamiento que guarda datos como objetos independientes identificados por una clave única, en lugar de organizarlos en una jerarquía tradicional de carpetas y archivos.

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Almacenamiento por filas

Estrategia de almacenamiento tradicional que guarda juntos todos los valores de una misma fila, optimizada para acceder o modificar registros completos de forma eficiente.

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Amazon Redshift

Servicio de data warehouse en la nube de Amazon Web Services, optimizado para ejecutar consultas analíticas complejas sobre grandes volúmenes de datos empresariales.

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Amazon S3

Servicio de almacenamiento de objetos de Amazon Web Services, ampliamente usado como capa de almacenamiento fundamental para data lakes y aplicaciones en la nube.

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Analítica de autoservicio (Self-service analytics)

Enfoque que permite a usuarios de negocio, sin conocimientos técnicos avanzados, explorar y analizar datos por sí mismos, sin depender de un equipo técnico central para cada consulta.

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Apache Beam

Modelo de programación unificado que permite definir pipelines de procesamiento de datos que pueden ejecutarse indistintamente en modo streaming o por lotes, sobre distintos motores subyacentes.

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Apache Flink

Motor de procesamiento distribuido especializado en streaming, diseñado para procesar flujos de datos continuos con muy baja latencia y garantías sólidas de consistencia.

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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 Hive

Herramienta que permite consultar datos almacenados en un sistema como Hadoop usando un lenguaje similar a SQL, sin necesitar escribir programas de MapReduce directamente.

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Apache Hudi

Formato de tabla abierto originado en Uber, especialmente orientado a facilitar actualizaciones e inserciones incrementales eficientes sobre grandes volúmenes de datos en un data lake.

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Apache Iceberg

Formato de tabla abierto de código abierto, originado en Netflix, que agrega transacciones confiables y versionado sobre archivos de datos almacenados en un data lake.

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Apache Kafka

Plataforma distribuida para publicar, almacenar y procesar flujos de eventos en tiempo real entre distintos sistemas.

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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 NiFi

Herramienta que automatiza y visualiza el flujo de datos entre sistemas mediante una interfaz gráfica de arrastrar y soltar, sin necesitar escribir código extenso para cada integración.

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Apache Pulsar

Plataforma de mensajería y streaming distribuida, diseñada como alternativa a Kafka, con soporte nativo para múltiples inquilinos y separación entre almacenamiento y procesamiento de mensajes.

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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 Storm

Uno de los primeros motores de procesamiento de streaming en tiempo real de código abierto, diseñado para procesar flujos continuos de datos con muy baja latencia.

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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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Arquitectura Kappa

Patrón de arquitectura de datos que procesa tanto datos históricos como en tiempo real usando un único motor de streaming, en lugar de mantener sistemas separados para procesamiento por lotes y en tiempo real.

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Arquitectura Lambda

Patrón de arquitectura de datos que combina procesamiento por lotes y en tiempo real para balancear precisión y baja latencia.

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Arquitectura Medallion

Patrón de organización de un data lake en capas sucesivas de calidad creciente, comúnmente llamadas bronce, plata y oro.

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Arquitectura orientada a eventos

Estilo de diseño de sistemas donde los distintos componentes se comunican principalmente reaccionando a eventos que ocurren, en lugar de llamarse directamente entre sí.

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Autoescalado (Autoscaling)

Capacidad de un sistema en la nube de ajustar automáticamente la cantidad de recursos de cómputo asignados, según la demanda real de tráfico o procesamiento en cada momento.

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Backpressure (Contrapresión)

Mecanismo mediante el cual un sistema que procesa datos más lento que la velocidad a la que los recibe, señala a la fuente de esos datos que reduzca su ritmo de envío, para evitar saturarse.

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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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Caché distribuido (Distributed caching)

Sistema de caché compartido entre múltiples servidores de una aplicación, permitiendo que todos accedan a los mismos datos temporales cacheados de forma consistente.

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Checkpoint (procesamiento de streaming)

Punto de guardado periódico del estado interno de un sistema de streaming, que permite recuperar exactamente ese estado y continuar procesando sin pérdida de datos tras una falla.

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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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Cola de mensajes (Message queue)

Sistema que almacena temporalmente mensajes enviados por un proceso productor, hasta que un proceso consumidor los procesa, desacoplando ambos en el tiempo.

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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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Compactación de logs (Log compaction)

Estrategia de retención en sistemas de mensajería que conserva únicamente el mensaje más reciente para cada clave, en lugar de mantener el historial completo de todos los mensajes enviados.

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Compresión de datos

Técnica que reduce el tamaño físico de un conjunto de datos, permitiendo ahorrar espacio de almacenamiento y acelerar su transferencia, a cambio de un costo adicional de procesamiento para comprimir y descomprimir.

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Computación en el borde (Edge computing)

Enfoque que procesa datos cerca de donde se generan, en dispositivos locales o servidores cercanos, en lugar de enviarlos siempre a un centro de datos centralizado o a la nube.

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Computación en la nube (Cloud computing)

Modelo que ofrece recursos de cómputo, almacenamiento y otros servicios de tecnología bajo demanda a través de internet, en lugar de requerir infraestructura física propia.

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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 sin servidor (Serverless)

Modelo de cómputo en la nube donde el proveedor gestiona automáticamente toda la infraestructura de servidores, y el usuario solo paga por el tiempo de ejecución real de su código.

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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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Costo total de propiedad (TCO)

Estimación completa de todos los costos asociados a un sistema o tecnología a lo largo de su vida útil, más allá del precio inicial de adquisición o licenciamiento.

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Costos de transferencia de datos (Data egress)

Cargos que cobran los proveedores de nube por transferir datos fuera de su infraestructura, un factor de costo importante a considerar en arquitecturas de datos distribuidas entre distintos proveedores.

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Data Fabric

Arquitectura de datos que integra y proporciona acceso unificado a datos distribuidos entre múltiples sistemas y ubicaciones distintas, sin necesariamente centralizarlos físicamente en un único lugar.

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Data Mesh

Enfoque de arquitectura de datos que distribuye la propiedad y responsabilidad de los datos entre los equipos de cada dominio de negocio, en lugar de centralizarla en un único equipo.

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Data Warehouse

Repositorio centralizado que almacena datos ya estructurados y transformados, optimizado para el análisis y la generación de reportes de negocio.

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Databricks

Plataforma de análisis de datos en la nube, construida originalmente por los creadores de Apache Spark, que combina ingeniería de datos, ciencia de datos y machine learning en un mismo entorno.

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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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Delta Lake

Formato de tabla abierto desarrollado originalmente por Databricks, que agrega transacciones ACID y versionado de datos sobre archivos Parquet almacenados en un data lake.

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Dependencia de proveedor (Vendor lock-in)

Situación en la que una organización queda tan dependiente de las herramientas o servicios específicos de un proveedor, que cambiar a otra alternativa se vuelve costoso o técnicamente muy difícil.

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Despliegue multi-región

Estrategia de infraestructura que distribuye una aplicación y sus datos entre varias regiones geográficas distintas de un proveedor de nube, mejorando la resiliencia y reduciendo la latencia para usuarios distribuidos globalmente.

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Docker

Plataforma que empaqueta una aplicación junto con todas sus dependencias en un contenedor liviano y portable, garantizando que funcione de forma consistente en cualquier entorno.

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ELT

Variante de ETL donde los datos se cargan primero en su forma cruda en el destino final, y se transforman después, aprovechando el poder de cómputo del propio destino.

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Escalabilidad horizontal

Estrategia para aumentar la capacidad de un sistema agregando más máquinas o servidores, en lugar de hacer más potente una sola máquina.

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Escalabilidad vertical

Estrategia para aumentar la capacidad de un sistema mejorando el hardware de una única máquina, como agregar más memoria o un procesador más potente.

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Estado en streaming (Stateful stream processing)

Capacidad de un sistema de procesamiento de streaming de recordar información de eventos anteriores, para usarla al procesar eventos nuevos relacionados.

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ETL (Extract, Transform, Load)

Proceso que extrae datos de distintas fuentes, los transforma y limpia, y los carga en un destino final como un data warehouse.

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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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Feature store

Repositorio centralizado que almacena, versiona y sirve las variables (features) usadas para entrenar y ejecutar modelos de machine learning, evitando duplicar ese trabajo entre distintos equipos y proyectos.

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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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FinOps

Práctica y cultura organizacional enfocada en gestionar y optimizar de forma continua los costos del uso de servicios en la nube, involucrando conjuntamente a equipos técnicos y financieros.

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Formato Avro

Formato de serialización de datos orientado a filas, que incluye el esquema de los datos junto con la propia información, facilitando su evolución con el tiempo.

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Formato CSV

Formato de archivo de texto simple que almacena datos tabulares separando cada valor por comas, ampliamente usado por su simplicidad y compatibilidad universal.

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Formato de tabla abierto (Open table format)

Especificación abierta que agrega funcionalidades de tabla tradicional —transacciones, versionado, evolución de esquema— sobre archivos de datos almacenados en un data lake.

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Formato JSON (datos)

Formato de texto ligero para representar datos estructurados y semiestructurados, ampliamente usado tanto en el intercambio de datos entre sistemas como en bases de datos de documentos.

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Formato ORC

Formato de almacenamiento columnar de código abierto, optimizado específicamente para el ecosistema Hadoop, con fuerte compresión e indexación incorporada.

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Formato Parquet

Formato de almacenamiento de datos columnar, de código abierto, optimizado para consultas analíticas eficientes sobre grandes volúmenes de datos.

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Función como Servicio (FaaS)

Modelo de computación serverless en el que se despliegan pequeñas funciones individuales de código, que se ejecutan automáticamente en respuesta a eventos específicos.

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Google BigQuery

Data warehouse serverless de Google Cloud, diseñado para ejecutar consultas analíticas extremadamente rápidas sobre volúmenes de datos masivos, sin necesitar administrar infraestructura.

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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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Herramientas de integración de datos (ELT tools)

Herramientas especializadas en extraer datos automáticamente desde múltiples fuentes y cargarlos en un destino centralizado, sin requerir programación personalizada para cada conexión.

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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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Infraestructura como Servicio (IaaS)

Modelo de computación en la nube que ofrece servidores virtuales, almacenamiento y redes bajo demanda, dejando al usuario la responsabilidad de administrar el sistema operativo y el software instalado sobre ellos.

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Ingesta de datos (Data ingestion)

Proceso de recolectar y transportar datos desde sus fuentes originales hacia un sistema de almacenamiento o procesamiento, como primer paso de cualquier pipeline de datos.

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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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Kubernetes

Plataforma de orquestación que automatiza el despliegue, escalado y gestión de aplicaciones empaquetadas en contenedores, a través de un cluster de servidores.

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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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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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Motor OLAP en tiempo real

Base de datos analítica diseñada para responder consultas agregadas complejas casi instantáneamente sobre datos que se actualizan de forma continua, en lugar de solo sobre datos históricos ya consolidados.

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Multi-nube (Multi-cloud)

Estrategia que utiliza servicios de más de un proveedor de computación en la nube simultáneamente, en lugar de depender exclusivamente de uno solo.

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Niveles de almacenamiento (Hot/Warm/Cold)

Estrategia que clasifica los datos según qué tan frecuentemente se accede a ellos, almacenándolos en distintos niveles de costo y velocidad según esa frecuencia de uso.

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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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Orquestación de contenedores

Automatización de la gestión de un gran número de contenedores en ejecución, coordinando su despliegue, escalado, red y recuperación ante fallas.

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Particionamiento de datos

Técnica que divide un conjunto de datos en partes más manejables, según un criterio como fecha o categoría, para mejorar el rendimiento de las consultas.

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Patrón publicación-suscripción (Pub/Sub)

Patrón de comunicación en el que los productores de información (publicadores) envían mensajes sin conocer directamente a los receptores, y los consumidores interesados (suscriptores) se registran para recibir los mensajes que les interesan.

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Pila de datos moderna (Modern data stack)

Conjunto de herramientas cloud-native, generalmente modulares y especializadas, que juntas conforman la infraestructura de datos típica de una organización actual: ingesta, almacenamiento, transformación y visualización.

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Plataforma como Servicio (PaaS)

Modelo de computación en la nube que ofrece un entorno completo y gestionado para desarrollar y desplegar aplicaciones, sin necesitar administrar directamente los servidores subyacentes.

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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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Problema de archivos pequeños (Small file problem)

Situación en la que un sistema de almacenamiento distribuido acumula una cantidad excesiva de archivos diminutos, degradando el rendimiento debido a la sobrecarga de gestionar cada uno individualmente.

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Procesamiento batch vs. streaming

Distinción fundamental entre procesar datos acumulados en bloques periódicos y procesarlos de forma continua a medida que se generan.

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Procesamiento de eventos complejos (CEP)

Técnica que analiza flujos continuos de eventos en tiempo real, buscando identificar patrones significativos que emergen de la combinación de múltiples eventos individuales.

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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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Procesamiento sin estado (Stateless processing)

Enfoque de procesamiento de streaming donde cada evento se procesa de forma completamente independiente, sin necesitar recordar información de eventos anteriores.

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Producto de datos (Data product)

Conjunto de datos tratado explícitamente como un producto, con un dueño responsable, documentación clara, garantías de calidad y una interfaz de consumo bien definida para otros equipos.

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Protocol Buffers

Formato de serialización binaria de datos, desarrollado por Google, diseñado para ser más compacto y rápido de procesar que formatos de texto como JSON.

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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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RabbitMQ

Sistema de colas de mensajes de código abierto, ampliamente usado para comunicar de forma confiable distintos componentes de una aplicación mediante el envío y recepción de mensajes.

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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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Región en la nube (Cloud region)

Área geográfica específica donde un proveedor de nube opera un conjunto de centros de datos, ofreciendo a los clientes la posibilidad de elegir dónde alojar físicamente sus datos y aplicaciones.

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Registro de esquemas (Schema registry)

Servicio centralizado que almacena y gestiona las distintas versiones de los esquemas de datos usados en un sistema de mensajería, garantizando compatibilidad entre productores y consumidores.

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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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Reprocesamiento de datos (Data replay)

Capacidad de volver a procesar datos históricos ya almacenados, generalmente para corregir un error en la lógica de procesamiento original o incorporar una nueva forma de análisis.

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Semánticas de entrega de mensajes

Garantías que un sistema de mensajería ofrece sobre cuántas veces, y bajo qué condiciones, un mensaje será efectivamente entregado a su destinatario.

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Separación de almacenamiento y cómputo

Principio de arquitectura que permite escalar de forma independiente la capacidad de almacenamiento de datos y la capacidad de procesamiento usada para consultarlos.

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Serialización de datos

Proceso de convertir una estructura de datos en memoria a un formato que puede almacenarse en disco o transmitirse por una red, y luego reconstruirse.

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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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Snowflake

Plataforma de data warehouse en la nube, que separa completamente el almacenamiento del cómputo, permitiendo escalar cada uno de forma independiente según la necesidad.

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Software como Servicio (SaaS)

Modelo de distribución de software en el que una aplicación completa se ofrece lista para usar a través de internet, generalmente mediante suscripción, sin necesitar instalación local.

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Streaming de datos

Procesamiento de datos de forma continua, a medida que se generan, en lugar de acumularlos para procesarlos en bloques periódicos.

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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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Tiempo de evento vs. tiempo de procesamiento

Distinción entre el momento en que un evento realmente ocurrió (tiempo de evento) y el momento en que el sistema efectivamente lo procesa (tiempo de procesamiento), que pueden diferir considerablemente en sistemas distribuidos.

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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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Ventana de retención de datos

Período de tiempo durante el cual un sistema, especialmente de streaming, conserva los datos históricos antes de eliminarlos automáticamente.

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Ventanas de tiempo (Streaming)

Técnica que agrupa los eventos de un flujo continuo de datos en intervalos de tiempo definidos, para poder aplicar agregaciones y análisis sobre esos grupos.

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Virtualización de datos

Técnica que permite consultar datos de múltiples fuentes distintas como si estuvieran en un único lugar, sin necesitar moverlos ni copiarlos físicamente a un repositorio centralizado.

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Watermark (procesamiento de streaming)

Marca de tiempo que indica hasta qué punto un sistema de streaming considera que ya recibió todos los eventos esperados, permitiendo cerrar ventanas de tiempo con confianza razonable.

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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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Zona de disponibilidad (Availability zone)

Centro de datos físicamente aislado dentro de una región de un proveedor de nube, diseñado para que una falla en una zona no afecte a las demás zonas de esa misma región.

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