Capítulo 10. Evolución del tratamiento de datos a gran escala
Este trabajo se ha traducido utilizando IA. Agradecemos tus opiniones y comentarios: translation-feedback@oreilly.com
Has llegado al capítulo final del libro, literato estoico. ¡Tu viaje pronto estará completo!
Para terminar, me gustaría que me acompañaras en un breve paseo por la historia, comenzando en los antiguos días del procesamiento de datos a gran escala con MapReduce y tocando algunos de los aspectos más destacados de la década y media posterior que han llevado a los sistemas de streaming al punto en el que se encuentran hoy en día. Es un capítulo relativamente ligero en el que hago algunas observaciones sobre importantes contribuciones de una serie de sistemas bien conocidos (y un par quizá no tan bien conocidos), te remito a un montón de material de referencia que puedes leer por tu cuenta si quieres saber más, todo ello intentando no ofender ni enardecer a los responsables de sistemas cuyas contribuciones realmente impactantes voy a simplificar en exceso o ignorar por completo en aras del espacio, el enfoque y una narración cohesiva. Será un buen momento.
A este respecto, ten en cuenta al leer este capítulo que en realidad sólo estamos hablando de piezas específicas del árbol genealógico MapReduce/Hadoop del procesamiento de datos a gran escala. No estoy cubriendo el ámbito SQL de ninguna forma o manera1no estamos hablando de HPC/superordenadores, etc. Así que, por muy amplio y expansivo que pueda parecer ...
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