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Procesamiento de Grandes Volúmenes de Datos en Entornos Cloud Computing

Enviado por Pablo Turmero



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Índice Introducción. Entorno de trabajo. Cloud Computing, Configuración de una Nube OpenStack. Computación Distribuida Apache Hadoop. Hadoop Distributed File System. Integración Cloud Computing – Apache Hadoop. Programación MapReduce. Librería Hadoop Image Processing Interface. Pruebas de Rendimiento y Ejemplo de Aplicación HIPI. Conclusiones y Trabajo Futuro. 1
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Introducción Mejora en las comunicaciones de Red Aumento de velocidad y del volumen de tráfico soportado Nace Apache Hadoop Aparición del Paradigma de Computación Cloud Computing ¿Es posible Integrarlos? Sistema de Computación Distribuido de Alto Rendimiento en un entorno Cloud Computing Desarrollo de los Sistemas de Computación Distribuidos 3
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Cloud Computing Ofrecer los recursos de un sistema sin que los usuarios tengan conocimientos sobre el mismo, su configuración, mantenimiento o administración. Tipos de nubes: privadas, públicas, híbridas, combinadas y comunitarias. 5 Virtualización de Servidores. Convertir un sistema en una infraestructura de servicios escalable, dinámica y automatizable en la que se paga por los servicios que utilizas. Migrar servicios entre servidores y adaptar el sistema a la demanda de los usuarios.
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Cloud Computing Ventajas y Desventajas Ahorro de Costes Alta Disponibilidad Alto Rendimiento Fiabilidad Escalabilidad Agilidad Recuperación ante Desastres Abstracción e Independencia del Hardware Sentimiento de Inseguridad o Vulnerabilidad Dependencia Conexión a Internet Tecnología Prematura en Desarrollo Degradación del Servicio Dependencia Proveedores de Servicios 6
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Cloud Computing Comparativa
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Cloud Computing OpenStack Red Pública DUAL NODE Red de Gestión Nodo(s) de Procesamiento Nodo Controlador 7
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Cloud Computing Computación Distribuida Apache Hadoop Entorno de computación distribuida de licencia libre creado por Doug Cutting y promovido por Apache Software Foundation. Aplicaciones sobre grandes volúmenes de datos de manera distribuida. Sistemas con miles de nodos. Alta flexiblidad y escalabilidad. Clústeres con distintas topologías. 9
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Cloud Computing Computación Distribuida Apache Hadoop MAESTRO ESCLAVO(S) TASKTRACKER JOBTRACKER DATANODE NAMENODE DATANODE TASKTRACKER Capa MapReduce Capa HDFS 10
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Cloud Computing Hadoop Distributed File System Diseño específico para Apache Hadoop Mínimas Escrituras – Múltiples Lecturas No posee Alta Disponibilidad Posibilidad de Réplica de Nodos No indicado para sistemas con múltiples archivos de poco tamaño Posibilidad de agrupar los datos en contenedores Tolerancia a Fallos 11
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Cloud Computing Hadoop Distributed File System NAME NODE NAMENODE SECUNDARIO DATANODE DATANODE Réplica de Datos Op. Sincronización Op. sobre Bloque Red de Sincronización Op. Datos 12
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