Big data

Solução de Infraestrutura de Big Data com Hadoop

O ecossistema Hadoop é a plataforma open source referência, ele nasceu dentro de empresas que lidam com um alto volume de dados diariamente, sendo criado pelo Yahoo a partir do MapReduce – que foi criado pelo Google – e atualmente é mantido pela Apache Foundation. O Hadoop popularizou o processamento de dados em massa, dentro da plataforma Hadoop, os dados são distribuídos entre os nós do cluster, permitindo armazenar, gerenciar, processar e analisar dados em escala PETABYTE. O cluster Hadoop foi projetado para ser tolerante a falhas dando a plataforma grande confiabilidade.

Como podemos te ajudar no Hadoop

Planejamento, instalação, configuração e ajustes finos do cluster Hadoop em alta disponibilidade.

Ingestão de dados, processos de ETL, processamento de dados com Spark

Armazenamento de dados estruturados e não estruturados.

Migração de dados de Hadoop on premisse para Cloud GCP.

Segurança e Governança do Datalake HDFS

Análise de dados, Engenharia e Ciência de Dados dentro desta plataforma.

Quer usar o Hadoop?

Solução com escabilidade horizontal e de alto desempenho para armazenamento, análise, engenharia e ciência de dados

O ecossistema Hadoop tem como pilares os seguintes componentes: o HDFS, YARN e MapReduce e possui integração com o Spark. O HDFS é um componente de armazenamento do Hadoop, otimizado para altas taxas de transferência e que funciona melhor na leitura e escrita de grandes arquivos (terabytes ou mais). Os dados no HDFS podem estar ou não estruturados.

Dentre as características do HDFS estão a escalabilidade e disponibilidade graças a replicação de dados e tolerância a falhas. O HDFS replica os arquivos um número configurado de vezes e é tolerante a falhas tanto em hardware quanto em software. O HDFS segue a arquitetura master-slave e eus componentes principais podem ser identificados na imagem ao lado, sendo eles:

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Cases

Rankdone

A Rankdone é uma aplicação composta de um backend em PHP, um frontend em TypeScript (Angular) e diversos micro serviços. Este projeto foi para agregar o micro serviço de um corretor automático de redações utilizando ferramentas de Machine Learning.

Conheça esse case

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