O documento apresenta vários padrões de design para MapReduce, incluindo padrões de sumarização, filtragem, organização de dados, join e input/output. Os padrões descrevem como estruturar tarefas comuns de análise de big data usando MapReduce de forma eficiente.
O documento introduz o Azure SQL DataWarehouse, descrevendo-o como um banco de dados na nuvem para armazenar e analisar grandes volumes de dados. Explica que ele utiliza a arquitetura MPP para processamento paralelo e permite escalar recursos de forma independente, além de pausar computação para reduzir custos. Também aborda ferramentas de desenvolvimento e gestão do SQL DataWarehouse.
Construção da Plataforma de dados Autônoma e em Escalarkwseijuurou
Vamos falar um pouco sobre minha trajetória na construção de uma plataforma de dados autônoma, agnóstica e escalável. Vou contar um pouco sobre o que tínhamos com soluções de Data Warehousing clássicas, os problemas que buscamos resolver e a solução que chegamos.
O documento apresenta um exemplo de como implementar injeção de dependência em PHP usando anotações em propriedades para definir as dependências. É mostrado como parsear as anotações para obter as dependências de uma classe, verificar se elas existem em um container e injetá-las no objeto. Isso permite construir objetos sem precisar instanciar diretamente suas dependências.
The document discusses implementing geoindexing using MongoDB. It explains that MongoDB allows querying for geospatial data using 2d indexes and near queries. It provides examples of queries to find objects within a given distance or bounding box. The document also notes some issues with using linear distance on a spherical earth, and how MongoDB has built-in functionality to handle spherical geometry approximations. It concludes with a demonstration of importing geospatial data from OpenStreetMaps into MongoDB.
Artificial intelligence (AI) is everywhere, promising self-driving cars, medical breakthroughs, and new ways of working. But how do you separate hype from reality? How can your company apply AI to solve real business problems?
Here’s what AI learnings your business should keep in mind for 2017.
Study: The Future of VR, AR and Self-Driving CarsLinkedIn
We asked LinkedIn members worldwide about their levels of interest in the latest wave of technology: whether they’re using wearables, and whether they intend to buy self-driving cars and VR headsets as they become available. We asked them too about their attitudes to technology and to the growing role of Artificial Intelligence (AI) in the devices that they use. The answers were fascinating – and in many cases, surprising.
This SlideShare explores the full results of this study, including detailed market-by-market breakdowns of intention levels for each technology – and how attitudes change with age, location and seniority level. If you’re marketing a tech brand – or planning to use VR and wearables to reach a professional audience – then these are insights you won’t want to miss.
Planejamento e Gerenciamento de Capacidade para Sistemas Distribuídosluanrjesus
O documento discute técnicas e desafios do planejamento e gerenciamento de capacidade para sistemas distribuídos. Ele aborda motivações históricas como o alto custo do mainframe e o crescimento desordenado com PCs, e técnicas como aquisição de métricas, consolidação, visualização e previsão. Também discute os impactos da virtualização, nuvem e métodos ágeis no planejamento de capacidade.
Palestra big data_e_mineracao_dedados_5agosto13-versaoslidesharepccdias
- O documento discute Big Data e Mineração de Dados, abordando o que é Big Data, sua infraestrutura e aplicações, e a pós-graduação em Banco de Dados e Mineração de Dados oferecida pela UniSEB.
O documento introduz o Azure SQL DataWarehouse, descrevendo-o como um banco de dados na nuvem para armazenar e analisar grandes volumes de dados. Explica que ele utiliza a arquitetura MPP para processamento paralelo e permite escalar recursos de forma independente, além de pausar computação para reduzir custos. Também aborda ferramentas de desenvolvimento e gestão do SQL DataWarehouse.
Construção da Plataforma de dados Autônoma e em Escalarkwseijuurou
Vamos falar um pouco sobre minha trajetória na construção de uma plataforma de dados autônoma, agnóstica e escalável. Vou contar um pouco sobre o que tínhamos com soluções de Data Warehousing clássicas, os problemas que buscamos resolver e a solução que chegamos.
O documento apresenta um exemplo de como implementar injeção de dependência em PHP usando anotações em propriedades para definir as dependências. É mostrado como parsear as anotações para obter as dependências de uma classe, verificar se elas existem em um container e injetá-las no objeto. Isso permite construir objetos sem precisar instanciar diretamente suas dependências.
The document discusses implementing geoindexing using MongoDB. It explains that MongoDB allows querying for geospatial data using 2d indexes and near queries. It provides examples of queries to find objects within a given distance or bounding box. The document also notes some issues with using linear distance on a spherical earth, and how MongoDB has built-in functionality to handle spherical geometry approximations. It concludes with a demonstration of importing geospatial data from OpenStreetMaps into MongoDB.
Artificial intelligence (AI) is everywhere, promising self-driving cars, medical breakthroughs, and new ways of working. But how do you separate hype from reality? How can your company apply AI to solve real business problems?
Here’s what AI learnings your business should keep in mind for 2017.
Study: The Future of VR, AR and Self-Driving CarsLinkedIn
We asked LinkedIn members worldwide about their levels of interest in the latest wave of technology: whether they’re using wearables, and whether they intend to buy self-driving cars and VR headsets as they become available. We asked them too about their attitudes to technology and to the growing role of Artificial Intelligence (AI) in the devices that they use. The answers were fascinating – and in many cases, surprising.
This SlideShare explores the full results of this study, including detailed market-by-market breakdowns of intention levels for each technology – and how attitudes change with age, location and seniority level. If you’re marketing a tech brand – or planning to use VR and wearables to reach a professional audience – then these are insights you won’t want to miss.
Planejamento e Gerenciamento de Capacidade para Sistemas Distribuídosluanrjesus
O documento discute técnicas e desafios do planejamento e gerenciamento de capacidade para sistemas distribuídos. Ele aborda motivações históricas como o alto custo do mainframe e o crescimento desordenado com PCs, e técnicas como aquisição de métricas, consolidação, visualização e previsão. Também discute os impactos da virtualização, nuvem e métodos ágeis no planejamento de capacidade.
Palestra big data_e_mineracao_dedados_5agosto13-versaoslidesharepccdias
- O documento discute Big Data e Mineração de Dados, abordando o que é Big Data, sua infraestrutura e aplicações, e a pós-graduação em Banco de Dados e Mineração de Dados oferecida pela UniSEB.
O documento discute Big Data, definindo-o como dados que possuem alto volume, velocidade e variedade. Detalha como a mídia tem relatado sobre Big Data e explica os 3Vs (Volume, Velocidade e Variedade). Também descreve os principais componentes tecnológicos de Big Data, incluindo bancos de dados, MapReduce, Hadoop e mineração de dados.
O documento discute introdução a bancos de dados, incluindo tipos como hierárquico, rede e relacional. Também aborda ferramentas fornecidas por fabricantes, utilitários e características de SGBDs como controle de redundância e compartilhamento de dados. O objetivo de um banco de dados relacional é armazenar objetos de forma rápida e segura.
O documento resume os principais pontos sobre performance no MongoDB, incluindo:
1) Fatores que afetam a performance como hardware, armazenamento, indexação e replicação;
2) Ferramentas para análise como Explain(), profiling e benchmarking;
3) Conceitos-chave como modelagem de dados, replica sets, sharding e query planner.
O documento apresenta um tutorial sobre como criar uma aplicação web simples utilizando o framework Ruby on Rails, abordando tópicos como criação de projeto, banco de dados, layout e componentes front-end.
DataOps, Data Mesh e Data Fabric. Melhores práticas para seu projeto de arqui...Eduardo Hahn
O documento discute três práticas relacionadas a arquitetura de dados: DataOps, Data Mesh e Data Fabric. DataOps busca eliminar ineficiências no processo de gerenciamento e entrega de dados. Data Mesh propõe uma arquitetura descentralizada e orientada a domínios para dados. Data Fabric fornece pipelines, serviços e semântica de integração de dados flexíveis. Essas práticas influenciam na construção de arquiteturas de dados modernas ao promover a governança, automação e descentralização dos dados.
O documento resume a evolução dos sistemas de gerenciamento de dados, desde os primórdios dos bancos de dados até os sistemas atuais de grande escala. Começa com os modelos de rede e ISAM nos anos 1960, passa pelo modelo relacional e sistemas como System R e Ingres, a popularização dos SGBDs relacionais, e as limitações impostas pelas novas aplicações da Web. Apresenta então o renascimento dos sistemas de armazenamento chave-valor, projetos como Bigtable e Dynamo, e a categoria de sistemas
[DTC21] André Marques - Jornada do Engenheiro de DadosDeep Tech Brasil
O documento discute a jornada do engenheiro de dados, incluindo as habilidades necessárias, como bancos de dados, linguagens de programação, ferramentas de nuvem e integração de dados. Também aborda as carreiras originais dos engenheiros de dados, como analista de BI e desenvolvedor, e perspectivas futuras para a profissão, como alta demanda e constante mudança tecnológica.
Utilizando NoSQL no desenvolvimento de soluções inteligentesChristiano Anderson
O documento discute as vantagens de bancos NoSQL em relação a bancos de dados relacionais tradicionais para armazenar grandes quantidades de dados. O autor apresenta exemplos de bancos NoSQL como MongoDB, orientado a documentos, e Riak, baseado em chave-valor, e discute como cada um pode ser usado para diferentes casos. O autor também fornece exemplos de código para inserir e consultar dados nesses bancos usando Python.
O documento discute o projeto Sloan Digital Sky Survey (SDSS), que mapeia o céu e mede distâncias e propriedades de objetos celestes. Os dados do SDSS precisam ser processados rapidamente usando Big Data para direcionar telescópios. O framework Hive é usado para armazenar e analisar os dados do SDSS usando a linguagem HiveQL.
O documento discute o uso do FireDAC para acessar bancos de dados NoSQL como MongoDB e Teradata para Big Data, resumindo as principais características e funcionalidades de cada um como documentos auto-contidos e arrays para MongoDB e processamento paralelo massivo para Teradata.
O documento discute bancos de dados em grafos. Ele explica que esses bancos armazenam dados em forma de nós, arestas e propriedades, representando relacionamentos entre entidades. O documento também apresenta exemplos de uso do Neo4j, um banco de dados em grafo popular, demonstrando como criar e consultar dados nesse modelo.
O documento discute os desafios da integração de dados de sistemas heterogêneos. Apresenta as abordagens de integração virtual e materializada e métodos como Global-As-View e Local-As-View para mapear esquemas de dados. Também discute como a Web aumentou a heterogeneidade de dados e a necessidade de semântica para integrar dados na Web.
1) O documento introduz MongoDB e Java, comparando SQL e NoSQL, e discutindo os modelos de dados chave-valor, coluna, grafo e documento.
2) Ele também aborda o CAP Theorem, o Java MongoDB Driver e Spring Data MongoDB.
3) Por fim, apresenta um estudo de caso sobre um sistema de cadastro de pratos de comida com comentários.
O documento discute o surgimento de bancos de dados NoSQL para lidar com grandes volumes de dados (Big Data). Apresenta as limitações dos bancos de dados relacionais tradicionais para armazenar e processar Big Data e introduz os principais modelos e sistemas de gerenciamento de bancos de dados NoSQL, como MongoDB, Cassandra, Voldemort e Redis. Não existe uma solução "bala de prata" e a escolha depende do cenário e requisitos de cada aplicação.
O documento fornece um resumo das qualificações e experiência de Marcus Vinicius Miguel Pedro como DBA Oracle. Ele tem 22 anos de experiência na indústria de TI e mais de 15 anos trabalhando com o Oracle Database. Vinicius é certificado em várias versões do Oracle Database e trabalha atualmente como consultor sênior de banco de dados na Accenture.
Como Implementar a Análise de Dados em Tempo RealDenodo
Watch full webinar here: https://bit.ly/31rnBD0
As técnicas de análise em tempo real prometem enriquecer a análise tradicional de dados. Isto é fundamental para muitos cenários, tais como gerenciamento dos processos de produção ou atendimento ao cliente. A virtualização de dados é bem conhecida por oferecer conectividade em tempo real a diversas fontes e recursos de federação - os dois ingredientes básicos para análises de dadis em tempo real. No entanto, construir uma estratégia em torno destes conceitos pode ser um desafio. O impacto de fontes de dados sensíveis, questões de segurança e desempenho são freqüentemente mencionados.
Participe deste webinar e descubra:
- Quais são os cenários onde o valor da análise de dados em tempo real pode fazer a diferença
- As principais capacidades que as tornam possíveis
- As melhores práticas para torná-las bem sucedidas
Desenvolvimento de Projetos Interativos: Especificação e ImplementaçãoEdyd B. Junges
O documento descreve o processo de desenvolvimento de projetos interativos, incluindo pesquisa, concepção, especificação e implementação. Detalha vários métodos e ferramentas para mapear necessidades de usuários, criar wireframes e protótipos, documentar especificações e avaliar soluções.
Caçadores de Mitos: A virtualização dos dados pode sustentar o desempenho com...Denodo
Watch full webinar here: https://bit.ly/3md3YW4
Você é um dos céticos sobre o desempenho em tempo real da Virtualização de Dados? Se sim, junte-se a nós para esta sessão de webinar para que possamos demonstrar o verdadeiro valor e desempenho desta moderna tecnologia de integração de dados e tenha dito: "Uau".
A virtualização de dados é uma ferramenta que permite a integração de dados de vários locais, em vários formatos e através de diferentes latências. Muitas vezes ouvimos dizer que, por causa disso, ela deve sofrer atrasos e problemas de desempenho. Na verdade, é um dos mitos mais comuns que temos que abordar, por isso decidimos acabar com ele.
Aqui está o que vamos cobrir:
- A virtualização de dados não é só performática, mas também impulsiona o desempenho.
- Uma case real sobre um de nossos clientes e como eles estão otimizando o desempenho em sua organização.
- Uma rápida demonstração para mostrar a rapidez com que se pode executar uma consulta de múltiplas fontes usando a virtualização de dados.
O documento descreve um sistema inteligente para avaliar e selecionar documentos textuais da web usando técnicas de inteligência computacional como sistemas especialistas e redes neurais. O sistema foi desenvolvido para um mestrado e inclui processos de pré-processamento de texto, criação de uma base de conhecimento e treinamento de uma rede neural para classificar documentos.
O documento apresenta uma solução chamada PipeConf para automatizar a configuração de ativos de rede heterogêneos usando infraestrutura como código. A solução integra diferentes ferramentas para gerenciar switches e roteadores de forma automatizada, versionada e segura. O documento descreve a motivação, objetivos, arquitetura, fluxo de trabalho e funcionalidades da PipeConf.
PRODUÇÃO E CONSUMO DE ENERGIA DA PRÉ-HISTÓRIA À ERA CONTEMPORÂNEA E SUA EVOLU...Faga1939
Este artigo tem por objetivo apresentar como ocorreu a evolução do consumo e da produção de energia desde a pré-história até os tempos atuais, bem como propor o futuro da energia requerido para o mundo. Da pré-história até o século XVIII predominou o uso de fontes renováveis de energia como a madeira, o vento e a energia hidráulica. Do século XVIII até a era contemporânea, os combustíveis fósseis predominaram com o carvão e o petróleo, mas seu uso chegará ao fim provavelmente a partir do século XXI para evitar a mudança climática catastrófica global resultante de sua utilização ao emitir gases do efeito estufa responsáveis pelo aquecimento global. Com o fim da era dos combustíveis fósseis virá a era das fontes renováveis de energia quando prevalecerá a utilização da energia hidrelétrica, energia solar, energia eólica, energia das marés, energia das ondas, energia geotérmica, energia da biomassa e energia do hidrogênio. Não existem dúvidas de que as atividades humanas sobre a Terra provocam alterações no meio ambiente em que vivemos. Muitos destes impactos ambientais são provenientes da geração, manuseio e uso da energia com o uso de combustíveis fósseis. A principal razão para a existência desses impactos ambientais reside no fato de que o consumo mundial de energia primária proveniente de fontes não renováveis (petróleo, carvão, gás natural e nuclear) corresponde a aproximadamente 88% do total, cabendo apenas 12% às fontes renováveis. Independentemente das várias soluções que venham a ser adotadas para eliminar ou mitigar as causas do efeito estufa, a mais importante ação é, sem dúvidas, a adoção de medidas que contribuam para a eliminação ou redução do consumo de combustíveis fósseis na produção de energia, bem como para seu uso mais eficiente nos transportes, na indústria, na agropecuária e nas cidades (residências e comércio), haja vista que o uso e a produção de energia são responsáveis por 57% dos gases de estufa emitidos pela atividade humana. Neste sentido, é imprescindível a implantação de um sistema de energia sustentável no mundo. Em um sistema de energia sustentável, a matriz energética mundial só deveria contar com fontes de energia limpa e renováveis (hidroelétrica, solar, eólica, hidrogênio, geotérmica, das marés, das ondas e biomassa), não devendo contar, portanto, com o uso dos combustíveis fósseis (petróleo, carvão e gás natural).
O documento discute Big Data, definindo-o como dados que possuem alto volume, velocidade e variedade. Detalha como a mídia tem relatado sobre Big Data e explica os 3Vs (Volume, Velocidade e Variedade). Também descreve os principais componentes tecnológicos de Big Data, incluindo bancos de dados, MapReduce, Hadoop e mineração de dados.
O documento discute introdução a bancos de dados, incluindo tipos como hierárquico, rede e relacional. Também aborda ferramentas fornecidas por fabricantes, utilitários e características de SGBDs como controle de redundância e compartilhamento de dados. O objetivo de um banco de dados relacional é armazenar objetos de forma rápida e segura.
O documento resume os principais pontos sobre performance no MongoDB, incluindo:
1) Fatores que afetam a performance como hardware, armazenamento, indexação e replicação;
2) Ferramentas para análise como Explain(), profiling e benchmarking;
3) Conceitos-chave como modelagem de dados, replica sets, sharding e query planner.
O documento apresenta um tutorial sobre como criar uma aplicação web simples utilizando o framework Ruby on Rails, abordando tópicos como criação de projeto, banco de dados, layout e componentes front-end.
DataOps, Data Mesh e Data Fabric. Melhores práticas para seu projeto de arqui...Eduardo Hahn
O documento discute três práticas relacionadas a arquitetura de dados: DataOps, Data Mesh e Data Fabric. DataOps busca eliminar ineficiências no processo de gerenciamento e entrega de dados. Data Mesh propõe uma arquitetura descentralizada e orientada a domínios para dados. Data Fabric fornece pipelines, serviços e semântica de integração de dados flexíveis. Essas práticas influenciam na construção de arquiteturas de dados modernas ao promover a governança, automação e descentralização dos dados.
O documento resume a evolução dos sistemas de gerenciamento de dados, desde os primórdios dos bancos de dados até os sistemas atuais de grande escala. Começa com os modelos de rede e ISAM nos anos 1960, passa pelo modelo relacional e sistemas como System R e Ingres, a popularização dos SGBDs relacionais, e as limitações impostas pelas novas aplicações da Web. Apresenta então o renascimento dos sistemas de armazenamento chave-valor, projetos como Bigtable e Dynamo, e a categoria de sistemas
[DTC21] André Marques - Jornada do Engenheiro de DadosDeep Tech Brasil
O documento discute a jornada do engenheiro de dados, incluindo as habilidades necessárias, como bancos de dados, linguagens de programação, ferramentas de nuvem e integração de dados. Também aborda as carreiras originais dos engenheiros de dados, como analista de BI e desenvolvedor, e perspectivas futuras para a profissão, como alta demanda e constante mudança tecnológica.
Utilizando NoSQL no desenvolvimento de soluções inteligentesChristiano Anderson
O documento discute as vantagens de bancos NoSQL em relação a bancos de dados relacionais tradicionais para armazenar grandes quantidades de dados. O autor apresenta exemplos de bancos NoSQL como MongoDB, orientado a documentos, e Riak, baseado em chave-valor, e discute como cada um pode ser usado para diferentes casos. O autor também fornece exemplos de código para inserir e consultar dados nesses bancos usando Python.
O documento discute o projeto Sloan Digital Sky Survey (SDSS), que mapeia o céu e mede distâncias e propriedades de objetos celestes. Os dados do SDSS precisam ser processados rapidamente usando Big Data para direcionar telescópios. O framework Hive é usado para armazenar e analisar os dados do SDSS usando a linguagem HiveQL.
O documento discute o uso do FireDAC para acessar bancos de dados NoSQL como MongoDB e Teradata para Big Data, resumindo as principais características e funcionalidades de cada um como documentos auto-contidos e arrays para MongoDB e processamento paralelo massivo para Teradata.
O documento discute bancos de dados em grafos. Ele explica que esses bancos armazenam dados em forma de nós, arestas e propriedades, representando relacionamentos entre entidades. O documento também apresenta exemplos de uso do Neo4j, um banco de dados em grafo popular, demonstrando como criar e consultar dados nesse modelo.
O documento discute os desafios da integração de dados de sistemas heterogêneos. Apresenta as abordagens de integração virtual e materializada e métodos como Global-As-View e Local-As-View para mapear esquemas de dados. Também discute como a Web aumentou a heterogeneidade de dados e a necessidade de semântica para integrar dados na Web.
1) O documento introduz MongoDB e Java, comparando SQL e NoSQL, e discutindo os modelos de dados chave-valor, coluna, grafo e documento.
2) Ele também aborda o CAP Theorem, o Java MongoDB Driver e Spring Data MongoDB.
3) Por fim, apresenta um estudo de caso sobre um sistema de cadastro de pratos de comida com comentários.
O documento discute o surgimento de bancos de dados NoSQL para lidar com grandes volumes de dados (Big Data). Apresenta as limitações dos bancos de dados relacionais tradicionais para armazenar e processar Big Data e introduz os principais modelos e sistemas de gerenciamento de bancos de dados NoSQL, como MongoDB, Cassandra, Voldemort e Redis. Não existe uma solução "bala de prata" e a escolha depende do cenário e requisitos de cada aplicação.
O documento fornece um resumo das qualificações e experiência de Marcus Vinicius Miguel Pedro como DBA Oracle. Ele tem 22 anos de experiência na indústria de TI e mais de 15 anos trabalhando com o Oracle Database. Vinicius é certificado em várias versões do Oracle Database e trabalha atualmente como consultor sênior de banco de dados na Accenture.
Como Implementar a Análise de Dados em Tempo RealDenodo
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As técnicas de análise em tempo real prometem enriquecer a análise tradicional de dados. Isto é fundamental para muitos cenários, tais como gerenciamento dos processos de produção ou atendimento ao cliente. A virtualização de dados é bem conhecida por oferecer conectividade em tempo real a diversas fontes e recursos de federação - os dois ingredientes básicos para análises de dadis em tempo real. No entanto, construir uma estratégia em torno destes conceitos pode ser um desafio. O impacto de fontes de dados sensíveis, questões de segurança e desempenho são freqüentemente mencionados.
Participe deste webinar e descubra:
- Quais são os cenários onde o valor da análise de dados em tempo real pode fazer a diferença
- As principais capacidades que as tornam possíveis
- As melhores práticas para torná-las bem sucedidas
Desenvolvimento de Projetos Interativos: Especificação e ImplementaçãoEdyd B. Junges
O documento descreve o processo de desenvolvimento de projetos interativos, incluindo pesquisa, concepção, especificação e implementação. Detalha vários métodos e ferramentas para mapear necessidades de usuários, criar wireframes e protótipos, documentar especificações e avaliar soluções.
Caçadores de Mitos: A virtualização dos dados pode sustentar o desempenho com...Denodo
Watch full webinar here: https://bit.ly/3md3YW4
Você é um dos céticos sobre o desempenho em tempo real da Virtualização de Dados? Se sim, junte-se a nós para esta sessão de webinar para que possamos demonstrar o verdadeiro valor e desempenho desta moderna tecnologia de integração de dados e tenha dito: "Uau".
A virtualização de dados é uma ferramenta que permite a integração de dados de vários locais, em vários formatos e através de diferentes latências. Muitas vezes ouvimos dizer que, por causa disso, ela deve sofrer atrasos e problemas de desempenho. Na verdade, é um dos mitos mais comuns que temos que abordar, por isso decidimos acabar com ele.
Aqui está o que vamos cobrir:
- A virtualização de dados não é só performática, mas também impulsiona o desempenho.
- Uma case real sobre um de nossos clientes e como eles estão otimizando o desempenho em sua organização.
- Uma rápida demonstração para mostrar a rapidez com que se pode executar uma consulta de múltiplas fontes usando a virtualização de dados.
O documento descreve um sistema inteligente para avaliar e selecionar documentos textuais da web usando técnicas de inteligência computacional como sistemas especialistas e redes neurais. O sistema foi desenvolvido para um mestrado e inclui processos de pré-processamento de texto, criação de uma base de conhecimento e treinamento de uma rede neural para classificar documentos.
O documento apresenta uma solução chamada PipeConf para automatizar a configuração de ativos de rede heterogêneos usando infraestrutura como código. A solução integra diferentes ferramentas para gerenciar switches e roteadores de forma automatizada, versionada e segura. O documento descreve a motivação, objetivos, arquitetura, fluxo de trabalho e funcionalidades da PipeConf.
Semelhante a Padrões de Design para MapReduce (20)
PRODUÇÃO E CONSUMO DE ENERGIA DA PRÉ-HISTÓRIA À ERA CONTEMPORÂNEA E SUA EVOLU...Faga1939
Este artigo tem por objetivo apresentar como ocorreu a evolução do consumo e da produção de energia desde a pré-história até os tempos atuais, bem como propor o futuro da energia requerido para o mundo. Da pré-história até o século XVIII predominou o uso de fontes renováveis de energia como a madeira, o vento e a energia hidráulica. Do século XVIII até a era contemporânea, os combustíveis fósseis predominaram com o carvão e o petróleo, mas seu uso chegará ao fim provavelmente a partir do século XXI para evitar a mudança climática catastrófica global resultante de sua utilização ao emitir gases do efeito estufa responsáveis pelo aquecimento global. Com o fim da era dos combustíveis fósseis virá a era das fontes renováveis de energia quando prevalecerá a utilização da energia hidrelétrica, energia solar, energia eólica, energia das marés, energia das ondas, energia geotérmica, energia da biomassa e energia do hidrogênio. Não existem dúvidas de que as atividades humanas sobre a Terra provocam alterações no meio ambiente em que vivemos. Muitos destes impactos ambientais são provenientes da geração, manuseio e uso da energia com o uso de combustíveis fósseis. A principal razão para a existência desses impactos ambientais reside no fato de que o consumo mundial de energia primária proveniente de fontes não renováveis (petróleo, carvão, gás natural e nuclear) corresponde a aproximadamente 88% do total, cabendo apenas 12% às fontes renováveis. Independentemente das várias soluções que venham a ser adotadas para eliminar ou mitigar as causas do efeito estufa, a mais importante ação é, sem dúvidas, a adoção de medidas que contribuam para a eliminação ou redução do consumo de combustíveis fósseis na produção de energia, bem como para seu uso mais eficiente nos transportes, na indústria, na agropecuária e nas cidades (residências e comércio), haja vista que o uso e a produção de energia são responsáveis por 57% dos gases de estufa emitidos pela atividade humana. Neste sentido, é imprescindível a implantação de um sistema de energia sustentável no mundo. Em um sistema de energia sustentável, a matriz energética mundial só deveria contar com fontes de energia limpa e renováveis (hidroelétrica, solar, eólica, hidrogênio, geotérmica, das marés, das ondas e biomassa), não devendo contar, portanto, com o uso dos combustíveis fósseis (petróleo, carvão e gás natural).
Este certificado confirma que Gabriel de Mattos Faustino concluiu com sucesso um curso de 42 horas de Gestão Estratégica de TI - ITIL na Escola Virtual entre 19 de fevereiro de 2014 a 20 de fevereiro de 2014.
Em um mundo cada vez mais digital, a segurança da informação tornou-se essencial para proteger dados pessoais e empresariais contra ameaças cibernéticas. Nesta apresentação, abordaremos os principais conceitos e práticas de segurança digital, incluindo o reconhecimento de ameaças comuns, como malware e phishing, e a implementação de medidas de proteção e mitigação para vazamento de senhas.
As classes de modelagem podem ser comparadas a moldes ou
formas que definem as características e os comportamentos dos
objetos criados a partir delas. Vale traçar um paralelo com o projeto de
um automóvel. Os engenheiros definem as medidas, a quantidade de
portas, a potência do motor, a localização do estepe, dentre outras
descrições necessárias para a fabricação de um veículo
1. Nokia Institute of Technology
Padrões de Design para MapReduce
TDC 2013 – São Paulo
Your natural partner to develop innovative
solutions
Felipe Ferreira
Karla Okada Gomes
Wellington Chevreuil
2. Agenda
• Introdução
• Padrões de Sumarização
• Padrões de Filtragem
• Padrões de Organização de Dados
• Padrões de Join
• Padrões de Input e Output
4. Nokia Institute of Technology
Introdução
MapReduce Design Patterns
1. Sumarização: sumarizando e agrupando dados
2. Filtragem: ter a visão de subconjuntos de dados
3. Organização de Dados: reorganizar dados para
trabalhar com outros sistemas, ou para facilitar a
análise de MapReduce
4. Join: analizar diferentes data sets agrupados para
descobrir relacionamentos
5. Metapattern: unificar vários padrões para solucionar
problemas multi-stage ou para realizar diversas análise
no mesmo job
6. Input e Output: customizar a maneira como você usa
Hadoop para carregar e armazenar dados
• 23 Padrões no total
5. Nokia Institute of Technology
Padrões de Sumarização
• Grandes volumes de dados são produzidos diariamente
• Proporcionar uma visão resumida de alto nível de grandes data sets.
• Possibilitar análises sobre os dados, identificar padrões
• Exemplos de Padrões:
• Sumarização Numérica
• Sumarização de Índice Invertido
• Contadores
6. Nokia Institute of Technology
Padrões de Sumarização
Sumarização Numérica
• Objetivo- Agrupar registrospor um key field e calcularuma agregação
numéricapor grupo
• Motivação- Data setsmuito grandes para análisemais simples (Ex:
terabytesde logs de websites)
• Aplicabilidade–Dados numéricosou contagem.Os dados podem ser
agrupados por camposespecíficos
• Consequências–Arquivoscontendoum único registro (key, vlrs
agregados)por grupo
• Ex:-word/recordcount,min/max/count,average,median,standard
deviation
7. Nokia Institute of Technology
Padrões de Sumarização
Sumarização Numérica
• Performance
• Combiners podem ser usados para melhorar a execução
• Distorções nos reducers: muito mais k/v com uma chave
específica que outras keys. Um reducer pode ficar mais
sobrecarregado que outros
8. Nokia Institute of Technology
Padrões de Sumarização
Sum. Numérica – Código Exemplo
• Caso de Uso: Dada uma lista de comentários de usuários de um
blog, determinar o primeiro(Min) e último comentário(Max) e o
número total de comentários (Count) por usuário
9. Nokia Institute of Technology
Padrões de Sumarização
Índice Invertido
• Objetivo- Gerar Índice de um data set
• Motivação– Indexar grandes data sets em keywords facilita a busca
por valores específicos
• Aplicabilidade– Necessidadede consultas rápidas.
• Consequências– Arquivo contendo (keywords -> [ids] )
10. Nokia Institute of Technology
Padrões de Sumarização
Índice Invertido
• Performance
• Cardinalidade de index keys aumenta o número de reducers
• Nro de conteúdo p/ a key “de” pode ser muito maior que os demais
• Um partitioner customizado pode ajudar no load balance
11. Nokia Institute of Technology
Padrões de Sumarização
Índice Invertido - Exemplo
• Caso de Uso: Dado um conjunto de comentários de usuários de
um blog, construir um Índice de URLs da Wikipedia para um
conjunto de Ids de respostas postadas em um blog. Analisar cada
resposta de um blog para encontrarhyperlinks para Wikipedia
12. Nokia Institute of Technology
Padrões de Filtragem
• Encontrar um subset dos dados sem alterar seu estado atual.
• Filtragem permite uma análise mais detalhada de pequenas partes
dos dados. Ex: Encontrar os registros de um usuário específico
• Alguns padrões: Filtragem simples, Filtragem Bloom, Top Ten,
Distinct
13. Nokia Institute of Technology
Padrões de Filtragem
Filtragem Simples
• Objetivo- Filtrar registros que não interessam. Reter somente os
interessantes
• Motivação– Data sets muito grandes. Necessidade de analisar um
subset.
• Aplicabilidade– Registros que podem ser filtrados baseados em
um critério
• Consequências– Subset de dados. Se o formato for mantido, um
mesmo job que executa sobre o data set original, pode executar
sobre o subset.
• Ex: Distributed Grep
14. Nokia Institute of Technology
Padrões de Filtragem
Filtragem Simples
• Performance
• Sem Reducers
• Dados não precisam ser transmitidos entre map e reducers
• Não necessita de ambas as fases: sort e reducer (mais
rápido)
15. Nokia Institute of Technology
Padrões de Filtragem
Filtragem Simples - Exexmplo: Distributed Grep
16. Nokia Institute of Technology
Padrões de Organização dos Dados
• Hadoop e MapReduce muitas vezes são uma pequena parte em
uma plataforma de análise de dados
• Dados precisam ser transformados para tornar possível sua análise
através de MapReduce
• Exemplos de padrões: Structured to Hierarchical, Partitioning,
Binning, Total Order Sorting
17. Nokia Institute of Technology
Padrões de Organização dos Dados
Structured to Hierarchical
• Objetivo- Transformar os dados para um formato de hierarquia. Ex:
JSON, XML
• Motivação– Migração de dados de um RDBMS para o Hadoop.
Table Joins. Reformatar os dados em uma forma mais clara.
• Aplicabilidade– Dados ligados por foreing keys. Dados
estruturados e “row-based”
• Ex: Preparar dados para o Hbase
18. Nokia Institute of Technology
Padrões de Organização dos Dados
Structured to Hierarchical - Overview
Fonte: MapReduce Design Patterns by Donald Miner and Adam Shook (2012)
19. Nokia Institute of Technology
Padrões de Organização dos Dados
Exemplo – Post/Comment
• Caso de Uso: Dado uma lista de posts e comentários, criar uma
hierarquia estruturada em XML para aninhar os comentários com
seu post
20. Nokia Institute of Technology
Padrões de Organização dos Dados
Post/Comment - Driver
21. Nokia Institute of Technology
Padrões de Organização dos Dados
Post/Comment - Mappers
22. Nokia Institute of Technology
Padrões de Organização dos Dados
Post/Comment - Reducer
23. Nokia Institute of Technology
Padrões de Join
Sobre Joins
• Inner JoinA B
A + B
• Left Outer Join
A + B
• Right Outer Join
A + B
24. Nokia Institute of Technology
Padrões de Join
Sobre Joins
• Full Outer JoinA B
A + B
• Anti Join = Full Outer Join - Inner join
• Produto Cartesiano
25. Nokia Institute of Technology
Padrões de Join
Para MapReduce
• Reduce Side Join
• Replicated Join
• Composite Join
• Cartesian Product
26. Nokia Institute of Technology
Padrões de Join
Reduce Side Join
• Objetivo
• Unir múltiplas bases de dados através de uma chave
• Motivação
• Simples de implementar
• Suporta todos os tipos de “Joins”
• Sem restrição de limite quanto ao tamanho das bases de
dados
• Aplicabilidade
• Múltiplas bases de dados agrupadas por uma chave
• Flexibilidade de poder executar qualquer operação de join
27. Nokia Institute of Technology
Padrões de Join
Reduce Side Join
• Performance
• Tráfego de dados na rede para a fase de reduce
• Não apresenta otimizações se puder, melhor utilizar outro
padrão de Join
Em SQL
Caso de Uso:
Dado um conjunto de informações sobre usuários e uma lista de comentários de
um blog, enriquecer os comentários com informações sobre os usuários que
criaram os mesmos
28. Nokia Institute of Technology
Padrões de Join
Reduce Side Join
• Estrutura
Fonte: MapReduce Design Patterns by Donald Miner and Adam Shook (2012)
29. Nokia Institute of Technology
Padrões de Join
• Driver Code
Reduce Side Join
30. Nokia Institute of Technology
Reduce Side Join
Padrões de Join
Input A
<User>
...<User>
Output
Mapper A
Fase Map
Key = UserID
Value = “A” + User Data
Input B
<Comment>
...<Comment>
Output
Mapper B
Key = UserID
Value = “B” + Comment Data
31. Nokia Institute of Technology
Padrões de Join
List A
List B
OutputexecuteJoinLogic
Reducer
A + B
Reduce Side Join
executeJoinLogic
32. Nokia Institute of Technology
Padrões de Join
Replicated Join
• Objetivo
• Unir uma base de dados grande e várias pequenas,
eliminando a fase de Reduce
• Motivação
• Execução apenas na fase de map
• Suporta Inner Join e Left Outer Join
• Aplicabilidade
• Quando Inner ou Left Outer Join são necessários, com a
base de dados grande sendo a parte “left” na operação
• As bases pequenas devem caber na memória, sendo
carregadas durante a fase de setup de cada tarefa de map
33. Nokia Institute of Technology
Padrões de Join
Replicated Join
• Performance
• O Replicated Join pode ser o tipo mais rápido de padrão de
Join, por fazer acesso a memória e não necessitar da fase de
reduce
• Limitações quanto a quantidade de dados que podem ser
armazenados na JVM
34. Nokia Institute of Technology
Padrões de Join
Replicated Join
• Estrutura
Fonte: MapReduce Design Patterns by Donald Miner and Adam Shook (2012)
35. Nokia Institute of Technology
Context-Aware Recommender Systems
Context Information
Padrões de Join
Replicated Join
• Distributed Cache
Distributed
Cache
Mapper
Setup
Key (UserID) Value (User Data)
3 New York
4 New York
5 San Diego
9 Oakland
36. Nokia Institute of Technology
Contextual Intelligence
Context-Aware Recommender SystemsContext-Aware Recommender Systems
Context Information
Padrões de Join
Replicated Join
• Mapper
Recupera dados
em memória
para fazer o join
37. Nokia Institute of Technology
Contextual Intelligence
Context-Aware Recommender SystemsContext-Aware Recommender Systems
Context Information
Padrões de Join
Composite Join
• Objetivo
• Unir bases de dados pre-formatadas através de uma chave,
com a execução apenas na fase de map
• Motivação
• Particularmente útil para unir bases grandes, mas exige um
pre-processamento dos dados
• Suporta Inner e Full Outer Join
• Aplicabilidade
• Quando desejado um Inner ou Full Outer Join entre bases
grandes
• As bases devem ser ordenadas e particionadas pela chave
estrangeira e lidas de uma maneira específica
38. Nokia Institute of Technology
Contextual Intelligence
Context-Aware Recommender SystemsContext-Aware Recommender Systems
Context Information
Padrões de Join
Composite Join Pré-processamento
• Todas as bases devem ser
lidas com a chave estrangeira
sendo a chave de input para
o mapper
• Todas as bases devem
possuir o mesmo número de
partições
• Cada partição é ordenada
pela chave estrangeira, e
todas as chaves devem
residir na partição associada
de cada base de dados
Fonte: MapReduce Design Patterns by Donald Miner and Adam Shook (2012)
39. Nokia Institute of Technology
Contextual Intelligence
Context-Aware Recommender SystemsContext-Aware Recommender Systems
Context Information
Padrões de Join
Composite Join
• Estrutura:
Fonte: MapReduce Design Patterns by Donald Miner and Adam Shook (2012)
40. Nokia Institute of Technology
Contextual Intelligence
Context-Aware Recommender SystemsContext-Aware Recommender Systems
Context Information
Padrões de Input e Output
• Customizar Input e Output no Hadoop
• Configurar como chuncks de input são gerados a partir
dos blocos do HDFS
• Configurar como registros aparecem na fase de map
• RecordReader and InputFormat classes
• RecordWriter and OutputFormat classes
• Padrões:
• Generating Data
• External Source Output
• External Source Input
• Partition Pruning