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Thesis
EVALUACIÓN DE HADOOP MAPREDUCE COMO PLATAFORMA DE PARALELISMO MASIVO Y DISTRIBUIDO EN LA NUBE

dc.contributor.advisorCAÑAS ROBLES, JAVIER
dc.contributor.authorENCINA CALQUÍN, OSCAR
dc.contributor.departmentUniversidad Técnica Federico Santa María UTFSM. Departamento de Informática
dc.contributor.otherMONGE ANWANDTER, RAÚL PATRICIO
dc.coverage.spatialCasa Central, Valparaísoes_CL
dc.date.accessioned2024-10-31T04:42:38Z
dc.date.available2024-10-31T04:42:38Z
dc.date.issued2011
dc.descriptionCatalogado desde la versión PDF de la tesis.es_CL
dc.description.abstractHadoop MapReduce ofrece ser una plataforma para realizar cómputos paralelos de datos de manera distribuida y tolerante a fallos. Por otro lado, la computación en la nube ha demostrado ser una plataforma idónea para aquellas organizaciones que no desean invertir en infraestruc?turas tecnológicas, limitándose a rentar sólo aquellos recursos utilizados. La combinación de ambos sistemas podría traer múltiples beneficios según la industria que desee implementarla. En este trabajo se realiza una evaluación de ambos sistemas Hadoop MapReduce y Euca-lyptus (una plataforma opensource de Computación en la nube), poniendo a prueba el sistema con variados algoritmos paralelos y pruebas de rendimiento propios de Hadoop, con el objetivo de verificar de manera empírica las propiedades,ventajas y desventajas de este este sistema.es_CL
dc.description.degreeINGENIERO CIVIL INFORMÁTICOes_CL
dc.format.mediumCD ROM
dc.format.mediumPapel
dc.identifier.barcode3560900208330
dc.identifier.urihttps://repositorio.usm.cl/handle/123456789/62588
dc.language.isoes
dc.publisherUniversidad Técnica Federico Santa María
dc.rights.accessRightsB - Solamente disponible para consulta en sala (opción por defecto)
dc.source.urihttp://www.usm.cl
dc.subjectCOMPUTACION EN NUBEes_CL
dc.titleEVALUACIÓN DE HADOOP MAPREDUCE COMO PLATAFORMA DE PARALELISMO MASIVO Y DISTRIBUIDO EN LA NUBEes_CL
dc.typeTesis de Pregradoes_CL
dspace.entity.typeTesis

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