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  • Adotando Big Data e Data Science em uma grande empresa do mercado financeiro

    A adoção de tecnologias big data e data science por uma organização é um projeto de transformação similar à transformação para adoção de uma abordagem ágil, e com muitos desafios em comum. Neste artigo, o autor demonstra um projeto deste tipo em uma grande empresa do ramo financeiro.

  • Série de artigos: Entendendo data science

    Nesta série, exploramos maneiras de compreensão de data science, incluindo o entendimento de onde sua aplicação é ou não é necessária e como torná-la um ativo para você. O conteúdo dessa série é produzido por pessoas que já viveram e resolveram muitos dos desafios da aplicação de data science.

  • Um comparativo entre MapReduce e Spark para analise de Big Data

    MapReduce e Spark são os dois frameworks mais populares existentes atualmente para computação em cluster e análise de dados de larga escala (Big Data). Este artigo, apresenta a avaliação dos principais componentes arquiteturais do MapReduce e do Spark incluindo: shuffle, modelo de execução e cache por meio de um conjunto de dados a serem processados.

  • Múltiplos núcleos de indexação com o Apache Solr

    O Apache Solr é uma plataforma de indexação e busca que permite a criação de arquiteturas de acordo com as necessidades de negócio. O Solr possui diversos recursos como faceted search, replicação de índices, criação de múltiplos cores de indexação além de busca, caching, sharding e busca geoespacial. Este artigo mostra como criar uma arquitetura de múltiplos núcleos com o Solr.

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