Con la llegada de la Web 2.0, la web semántica y el internet de las cosas, las bases de datos relacionales quedan muy atrás para poder manejar el volumen de información que se genera. ¿Cómo afrontar estos desafíos? ¿Qué alternativas existen?

1. BIG DATA
Bases de datos en el internet de las cosas

2. XabiTranche
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La profesión que importará dentro de 4 años todavía no se ha
inventado.
GrowthHacker–Economia+Ingenieriadesoftware
15añostrabajandoINET–WEB2.0
SocioThinkOnMarketing–estrategiadigital&innovación
SocioMuaaka–redsocialmusical
PromotorStartUpSOCIALBIGDATA
@JavitxuTranche
XabiTranche
XabiTranche

3. ¿QuéeselBigData?
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4. Limitaciones de las bases
de datos relacionales
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10. Que problemas resuelve
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FACEBOOK-Boing
Facebook genera 500 Terabytes
de datos al día.
Un Boing 737 genera 240
Terabytes en un vuelo
WorldOfWarCraft–StockChange
Cambios en MicroSegundos
SocialMedia
La información no sigue una
estructura a priori
Volumen Velocidad Variedad
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11. BIG DATA PARA QUÉ
NuevostiposdeApps
NightBits, Crime Reduce
ReducirCOSTE/Waste
Open Source /
Escalabilidad
FuentesDispares
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brief biography of the
person shown above.
Adivinar
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12. • Características BBDD
BigData
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17. P R E S E N T A T I O N T I T L E | C O M P A N Y N A M E2 7 / 0 2 / 1 5 1 8

18. P R E S E N T A T I O N T I T L E | C O M P A N Y N A M E2 7 / 0 2 / 1 5 1 9

19. P R E S E N T A T I O N T I T L E | C O M P A N Y N A M E2 7 / 0 2 / 1 5 2 0

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22. P R E S E N T A T I O N T I T L E | C O M P A N Y N A M E2 7 / 0 2 / 1 5 2 3

23. • Limitaciones de las bases
de datos no relacionales
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24. P R E S E N T A T I O N T I T L E | C O M P A N Y N A M E2 7 / 0 2 / 1 5 2 5

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26. P R E S E N T A T I O N T I T L E | C O M P A N Y N A M E2 7 / 0 2 / 1 5 2 7

27. • Tipos de bases de datos
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28. Clave - Valor
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HashMapconclaveúnica
Fácil de escalar. Server 1 del 1 al 1000, Server2 del
1001 al 2000
BigTable, Cassandra, Hadoop, MemCacheDB,
Voldemort
ElvaloresdetipoBLOB
MUYEFICIENTES
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29. Basada en Documentos
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ALMACENAUNDOCUMENTOLEGIBLE
Consultas avanzadas
Podemos establecer relaciones
MongoDB, CoachDB
FORMATOSJSONoXML
ELSERVIDORPUEDEMANIPULARLOS
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30. Basadas en Grafos.
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Paramediryalmacenarrelaciones
NEO4J
Cypher Query Language
ACID
RESTFUL
Representación explícitas de JOIN tradicionales
Lasrelacionesensimismastienen
Info
REDESSOCIALES
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32. P R E S E N T A T I O N T I T L E | C O M P A N Y N A M E2 7 / 0 2 / 1 5 3 3

33. Basada en Columnas
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ALMACENAUNDOCUMENTOpor
columna
Cassandra
RAPIDALECTURA
MALAESCRITURA
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34. • Como migrar de Rel a BD
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35. Que problemas resuelve
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Pais-ciudades
Objeto JSON PAIS con multiples
atributos ciudad
Pentaho MongoDB
NecesitamosunsoftwaredeTerceros
Pentaho MongoDB
VIVAJS!
1:N a todos
los
documentos
Usar una
transformacio
n
Manejar
objetos JSON
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36. P R E S E N T A T I O N T I T L E | C O M P A N Y N A M E2 7 / 0 2 / 1 5 3 7

37. Consulta y previsualización
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38. Mapeamos los resultados a la colección
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39. Donde albergar
* MoNgoLab
* MongoHQ
* AmazonWS(Hadoop)
* PARSE

40. Donde albergar
* OPENSHIFT(RedHat)
* HDInsight(Microsoft–Hadoop-HIVE)
* Graphenedb(NEO4J)