Traballo Fin de Máster en Tecnoloxías de Análise de Datos Masivos: Big Data. Curso 2017-2018En los últimos años se han desarrollado numerosas tecnologías destinadas al procesamiento
de datos masivos, muchas de ellas de código abierto y de uso libre. Estas plataformas se centran en la escalabilidad horizontal, lo que implica que para el procesamiento
de una mayor cantidad de datos sin grandes distorsiones en el ritmo, no es
necesario aumentar o actualizar los recursos de una máquina (escalabilidad vertical),
sino que es su ficiente con añadir más nodos con similares características a un clúster.
La proliferación de este tipo de tecnologías de código abierto han democratizado y
condicionado el gran número de aplicaciones que hacen uso de estas plataformas en
multitud de ámbitos, tanto profesionales como académicos. Centrándonos en los frameworks de procesamiento, nos encontramos con una importante limitación: los datos han de poder dividirse en grupos independientes, de tal modo que sea posible paralelizar el trabajo en diferentes máquinas aunque existan puntos de procesamiento secuencial. Existen dos grandes tipos de tecnologías de procesamiento de este tipo: procesamiento de lotes (batch processing) y procesamiento de flujos (stream processing). En el primer caso, los resultados finales se obtienen juntos al fi nalizar el procesamiento del lote de datos compuesto por una o más etapas. Para de finir el trabajo a realizar, se define una topología de procesamiento que indica el flujo de los datos a través de las distintas etapas. Cada nodo (físico o virtual) puede ejecutar una instancia de la topología (aislada del resto de instancias), repartiéndose los datos de forma equitativa entre las instancias existentes. En las tecnologías de procesamiento de flujos, las distintas etapas de una topología son independientes y no pertenecen a una instancia concreta. Por tanto, las distintas etapas pueden ser paralelizadas de forma individual sin aumentar el grado de paralelismo de toda la topología. Estas tecnologías son adecuadas para aplicaciones que obtienen información en tiempo real y deben dar una respuesta inmediata, ya que cuando un dato completa su camino a través de las distintas etapas, el resultado puede obtenerse de forma instantánea. Sin embargo, con el procesamiento de lotes los resultados se obtienen cuando un lote de datos es procesado por completo. Un caso de aplicación de procesamiento en tiempo real es el análisis de contenidos en redes sociales para la detección temprana de riesgos. Este será el objetivo principal de este proyecto
