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SELECT Institucion FROM PublicObrasAutoresFil WHERE RefPublicacion = 498171 AND InstitucionPropia = 'S' UNION SELECT Adscripciones.Entidad FROM PublicacionesObras JOIN PublicObrasAutores ON PublicacionesObras.Identificador = PublicObrasAutores.RefPublicacion JOIN Adscripciones ON PublicObrasAutores.NumeroEmpleado = Adscripciones.NumeroEmpleado WHERE (PublicacionesObras.FechaPublicacion BETWEEN Adscripciones.FechaDesde AND Adscripciones.FechaHasta OR (PublicacionesObras.FechaPublicacion >= Adscripciones.FechaDesde AND Adscripciones.FechaHasta IS NULL)) AND PublicacionesObras.Identificador= 498171

Título del libro: IEEE-ACM International Symposium on Cluster Cloud and Grid Computing
Título del capítulo: Managing Big Data Analytics Workflows with a Database System

Autores UNAM:
JAVIER GARCIA GARCIA;

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Autores externos:

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Idioma:
Inglés

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Año de publicación:
2016

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Palabras clave:

Cluster computing; Data handling; Database systems; Distributed computer systems; Grid computing; Information management; Metadata; Translation (languages); Computing model; Data analytics; Data cleaning; Data preprocessing; Denormalization; Practical issues; Time-consuming tasks; workflow; Big data

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Resumen:

A big data analytics workflow is long and complex, with many programs, tools and scripts interacting together. In general, in modern organizations there is a significant amount of big data analytics processing performed outside a database system, which creates many issues to manage and process big data analytics workflows. In general, data preprocessing is the most time-consuming task in a big data analytics workflow. In this work, we defend the idea of preprocessing, computing models and scoring data sets inside a database system. In addition, we discuss recommendations and experiences to improve big data analytics workflows by pushing data preprocessing (i.e. data cleaning, aggregation and column transformation) into a database system. We present a discussion of practical issues and common solutions when transforming and preparing data sets to improve big data analytics workflows. As a case study validation, based on experience from real-life big data analytics projects, we compare pros and cons between running big data analytics workflows inside and outside the database system. We highlight which tasks in a big data analytics workflow are easier to manage and faster when processed by the database system, compared to external processing. © 2016 IEEE.

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Entidades citadas de la UNAM:

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Fuente:



ISBN:
9781509024520
Editorial:
Institute of Electrical and Electronics Engineers Inc.

Tipo de producto:
Conference Paper

DOI:
10.1109/CCGrid.2016.63