Hadoop, spark, BDD

Crucigrama

Jugadas 2

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Sobre esta actividad

Conceptos esenciales para entender almacenamiento y procesamiento de datos.

Creada por

Fernando Escobar

Ecuador

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#	Jugador	Acierto	tiempo
1	Fernando Escobar 10 de Diciembre de 2025	% 100	05:28

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CRUCIGRAMAS PREFIJOS

Paola Chanabá Gutiérrez

Ecuador

(57)

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Crucigrama caló

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(5)

Actividad inclusiva para compartir con todo el alumnado algunas palabras del vocabulario caló.
Figuras Retoricas

DULCE GABRIELA PELAYO ZAPATA

México

(30)

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Roca Volcanica

Juan Isaías Olguin Olguin

México

(7)

Ing. Civil
El Antiguo Régimen

Eloy Antonio León Parra

España

(13)

Crucigrama sobre el Antiguo Régimen dirigido a los alumnos de 4º de ESO.


Crucigrama Hadoop, spark, BDDVersión en línea Conceptos esenciales para entender almacenamiento y procesamiento de datos. por Fernando Escobar 1 Reduce la cantidad de espacio de almacenamiento necesario para los datos 2 es la plataforma de desarrollo de SAP también utiliza una combinación de una base de datos relacional y una columnar 3 Motor de consultas distribuido de Apache Spark que permite ejecutar instrucciones SQL con baja latencia sobre grandes volúmenes de datos, integrando procesamiento estructurado y semiestructurado 4 Sistema de archivos distribuido que almacena grandes conjuntos de datos en bloques replicados en múltiples nodos, asegurando disponibilidad y tolerancia a fallos 5 Procesamiento en Tiempo Real. Permite el análisis en tiempo real a través del procesamiento por minilotes. Esta herramienta permite capturar datos en movimiento, analizarlos al instante y generar resultados inmediatos. 6 Tipo de BDD que permite el almacenamiento con Flexibilidad sin Estructura Rígida. Ofrecen una alternativa a las bases relacionales tradicionales al trabajar con estructuras no tabulares, como documentos, pares clave-valor, columnas o grafos 7 Las bases de datos relacionales siguen estos principios. Hace que las transacciones sean confiables al evitar actualizaciones parciales, manteniendo la integridad de los datos 8 Termino que expresa reducción de la redundancia de datos y mejora la eficiencia al organizar los datos en múltiples tablas relacionadas 9 Termino que refiere al crecimiento de las bases de datos. En el caso de las bases de datos relacionales este crecimiento es vertical 10 Es un framework de código abierto diseñado para almacenar y procesar grandes conjuntos de datos en clusters de ordenadores 11 permite administrar de forma eficiente los recursos del clúster, las tareas de planificación y de programación que se ejecutan en Hadoop 12 Es un modelo de programación y un motor de procesamiento de big data diseñado para el procesamiento paralelo de grandes conjuntos de datos 13 Plataforma de procesamiento que reduce drásticamente el tiempo de procesamiento con la implementación del cálculo en memoria 14 Componentes y bibliotecas importantes de la arquitectura Spark. Esta biblioteca escalable de Spark proporciona código de machine learning para aplicar procesos estadísticos avanzados 15 Componentes y bibliotecas importantes de la arquitectura Spark. solución en tiempo real que aprovecha la capacidad de programación rápida de Spark Core 9 11 4 7 13 12 8 14 10 15 1

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Hadoop, spark, BDDVersión en línea

Conceptos esenciales para entender almacenamiento y procesamiento de datos.

por Fernando Escobar

Reduce la cantidad de espacio de almacenamiento necesario para los datos

es la plataforma de desarrollo de SAP también utiliza una combinación de una base de datos relacional y una columnar

Motor de consultas distribuido de Apache Spark que permite ejecutar instrucciones SQL con baja latencia sobre grandes volúmenes de datos, integrando procesamiento estructurado y semiestructurado

Sistema de archivos distribuido que almacena grandes conjuntos de datos en bloques replicados en múltiples nodos, asegurando disponibilidad y tolerancia a fallos

Procesamiento en Tiempo Real. Permite el análisis en tiempo real a través del procesamiento por minilotes. Esta herramienta permite capturar datos en movimiento, analizarlos al instante y generar resultados inmediatos.

Tipo de BDD que permite el almacenamiento con Flexibilidad sin Estructura Rígida. Ofrecen una alternativa a las bases relacionales tradicionales al trabajar con estructuras no tabulares, como documentos, pares clave-valor, columnas o grafos

Las bases de datos relacionales siguen estos principios. Hace que las transacciones sean confiables al evitar actualizaciones parciales, manteniendo la integridad de los datos

Termino que expresa reducción de la redundancia de datos y mejora la eficiencia al organizar los datos en múltiples tablas relacionadas

Termino que refiere al crecimiento de las bases de datos. En el caso de las bases de datos relacionales este crecimiento es vertical

Es un framework de código abierto diseñado para almacenar y procesar grandes conjuntos de datos en clusters de ordenadores

permite administrar de forma eficiente los recursos del clúster, las tareas de planificación y de programación que se ejecutan en Hadoop

Es un modelo de programación y un motor de procesamiento de big data diseñado para el procesamiento paralelo de grandes conjuntos de datos

Plataforma de procesamiento que reduce drásticamente el tiempo de procesamiento con la implementación del cálculo en memoria

Componentes y bibliotecas importantes de la arquitectura Spark. Esta biblioteca escalable de Spark proporciona código de machine learning para aplicar procesos estadísticos avanzados

Componentes y bibliotecas importantes de la arquitectura Spark. solución en tiempo real que aprovecha la capacidad de programación rápida de Spark Core

Puedes integrar el juego en un LMS compatible con LTI 1.1 o LTI 1.3 como Canvas, Moodle, o Blackboard. De esta manera podrás guardar las puntuaciones automáticamente en el libro de calificaciones de esa plataforma.

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es la plataforma de desarrollo de SAP también utiliza una combinación de una base de datos relacional y una columnar

Motor de consultas distribuido de Apache Spark que permite ejecutar instrucciones SQL con baja latencia sobre grandes volúmenes de datos, integrando procesamiento estructurado y semiestructurado

Sistema de archivos distribuido que almacena grandes conjuntos de datos en bloques replicados en múltiples nodos, asegurando disponibilidad y tolerancia a fallos

Procesamiento en Tiempo Real. Permite el análisis en tiempo real a través del procesamiento por minilotes. Esta herramienta permite capturar datos en movimiento, analizarlos al instante y generar resultados inmediatos.

Tipo de BDD que permite el almacenamiento con Flexibilidad sin Estructura Rígida. Ofrecen una alternativa a las bases relacionales tradicionales al trabajar con estructuras no tabulares, como documentos, pares clave-valor, columnas o grafos

Las bases de datos relacionales siguen estos principios. Hace que las transacciones sean confiables al evitar actualizaciones parciales, manteniendo la integridad de los datos

Termino que expresa reducción de la redundancia de datos y mejora la eficiencia al organizar los datos en múltiples tablas relacionadas

Termino que refiere al crecimiento de las bases de datos. En el caso de las bases de datos relacionales este crecimiento es vertical

Es un framework de código abierto diseñado para almacenar y procesar grandes conjuntos de datos en clusters de ordenadores

permite administrar de forma eficiente los recursos del clúster, las tareas de planificación y de programación que se ejecutan en Hadoop

Es un modelo de programación y un motor de procesamiento de big data diseñado para el procesamiento paralelo de grandes conjuntos de datos

Plataforma de procesamiento que reduce drásticamente el tiempo de procesamiento con la implementación del cálculo en memoria

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	Anónimo	%
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