Big Data Brazil Blog

Quando estudamos Computação na Nuvem, um dos modelos existentes é o SAAS (Software as a Service), no qual toda solução e infraestrutura são fornecidas por um provedor, ficando a cargo da empresa cliente realizar as configurações necessárias para que o sistema atenda seus requisitos. O serviço é consumido pelos usuários finais da solução, de forma transparente e padronizada. A grande diferença de uma aplicação SAAS para uma aplicação “in-house” está na forma de licenciamento e cobrança.   Normalmente neste modelo, o cliente faz o licenciamento para os usuários finais de acordo com a demanda. O modelo mais comum e simples de cobrança é por número de usuários, mas podem existir diversos fatores que podem ser levados em conta na cobrança, tais como área de armazenamento, CPUs, memória, etc. O modelo SAAS traz inúmeras vantagens para o cliente, tais como facilidade de distribuição, economia na operação da infraestrutura, planejamento de capacidade, entre outras, mas por ser um

No último post falamos sobre utilização e benefícios de computação na nuvem e seus diversos modelos (IAAS, PAAS e SAAS). Neste post de hoje exemplificamos como podemos rapidamente criar um ambiente de Big Data na Nuvem usando o ambiente Hadoop. Em abril deste ano abordamos o Spark, que é um projeto que foi iniciado na UC Berkley, que permite realizar análises rápidas em quantidades massivas de dados, uma vez que estes são carregados para estruturas de memória compartilhadas integradas ao ambiente Hadoop.  Para executar estas análises rápidas sobre a plataforma Spark foi criado, também pela UC Berkley, o software Shark ( http://shark.cs.berkeley.edu/ ). O Shark é um motor de queries SQL baseado no ambiente Hadoop, que é compatível com o Apache Hive, permitindo assim o uso de instruções HiveQL para acessar e tratar os dados. Como o Shark usa dados que estão em memória os resultados podem ser até 30 vezes mais rápidos que os mesmos utilizando o Hive.   O Shark também suport