CAÑAS ROBLES, JAVIERENCINA CALQUÍN, OSCARMONGE ANWANDTER, RAÚL PATRICIO2024-10-312024-10-312011https://repositorio.usm.cl/handle/123456789/62588Catalogado desde la versión PDF de la tesis.Hadoop 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.CD ROMPapelesCOMPUTACION EN NUBETesis de PregradoB - Solamente disponible para consulta en sala (opción por defecto)3560900208330