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dc.contributor.advisorPandolfo, Pablo [dir.]
dc.contributor.authorMoreno Villa, Eliseo Roberto
dc.date.accessioned2022-04-04T21:07:26Z
dc.date.available2022-04-04T21:07:26Z
dc.date.issued2021
dc.identifier.urihttp://repositorio.ub.edu.ar/handle/123456789/9535
dc.description.abstractHistóricamente, las computadoras se volvieron más rápidas cada año a través del aumento de la velocidad del procesador, los nuevos procesadores cada año podían ejecutar más instrucciones por segundo que el año anterior. Por consiguiente, las aplicaciones se volvieron más rápidas cada año sin que se necesitaran cambios en su código. Esta tendencia condujo a un ecosistema de aplicaciones que se acumuló con el tiempo, la mayoría de las cuales fueron diseñadas para ejecutarse en un solo procesador. Estas aplicaciones siguieron aprovechando los avances de velocidades de procesador para escalar a cálculos y volúmenes de datos mayores. [ISAACSON, 2014].es_ES
dc.language.isoeses_ES
dc.subjectInformáticaes_ES
dc.subjectAlmacenamiento de datoses_ES
dc.subjectBig dataes_ES
dc.subjectITes_ES
dc.subjectData storagees_ES
dc.subjectBig dataes_ES
dc.titleAnálisis comparativo entre PySpark y Pandas para el procesamiento de datos masivos de covid19es_ES
dc.typeThesises_ES
dc.publisherUniversidad de Belgrano - Facultad de Ingeniería y Tecnología Informática - Ingeniería en Informáticaes_ES
dcterms.educationLevelCalificación : 9 (nueve)


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