Big Data

Big Data

Teorema CAP: Consistency, Avaliability, Partition tolerance
1. Conceitos
  1. Consistência: uma leitura em qualquer um dos nodos de um sistema retorna como resultado a mesma informação
  2. Disponibilidade: requisições de leitura e escrita sempre serão reconhecidas e respondidas
  3. Tolerância a partições: o cluster pode suportar falhas na comunicação que o dividam em multiplas partições
2. NoSQL
  1. Dados podem ficar indisponíveis: Consistência + Tolerância a Particição
  2. DAdos podem ficar inconsistêtentes: Teremos a disponibilidade e a tolerância a partição
  3. Próxima(atual) geração de banco de dados
  4. Aborda alguns dos pontos: ser não-relacional, distribuido, de código aberto e escalável horizontalmente
  5. A intenção original tem sido bancos de dados modernos escaláveis na/para web.
  6. O movimento começou no início de 2009 e está crescendo rapidamente
  7. Big Data e NoSQL são conceitos que se complementam
  8. Diferença entre os tipos de Banco de Dados
    1. Relacionais/ACID
      1. Atomicidade
      2. Consistência
      3. Isolamento
      4. Duravel
    2. NoSQL
      1. Basically Available/Disponibilidade Básica: Os nos do ambiente podem ficar indisponíveis
      2. Soft state: Estado volátil, que muda ao longo do tempos
      3. Eventual consistency/Consistência Eventual
Volume dos dados
Velicidade:com que os dados são gerados
Variedade: dos dados gerados, que está relacionado aos tipos: Textos, videos, audios e etc
Veracidade: informações corretas (No fake news)
Valor: que vai gerar algum retorno
"Obter uma resposta rápida é mais importante do que obter uma resposta correta"

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Descripción

Resumen del Recurso

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	Creado por Junior Pinheiro hace más de 6 años