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 COMPARATIVA DE LAS HERRAMIENTAS QUE UTILIZA INSTAGRAM


Hadoop vs. Spark



  • Hadoop es una plataforma para procesamiento de datos por lotes, basada en el almacenamiento distribuido (HDFS) y el procesamiento con MapReduce. Es más lenta, pero muy confiable y buena para grandes volúmenes de datos históricos.

  • Spark es más moderno, mas rapido, trabaja en memoria, lo que le permite ser mucho más rápido que Hadoop. También admite procesamiento en tiempo real y aprendizaje automático, lo que lo hace más flexible.

Presto (Trino) vs. Hive



  • Hive permite ejecutar consultas SQL sobre Hadoop, pero su velocidad es baja porque procesa por lotes.

  • Presto  es un motor de consultas distribuido mucho más rápido. Ejecuta consultas interactivas directamente, sin necesidad de procesar todo el conjunto de datos como lo hace Hive.

3. Kafka vs. Spark (Streaming)



  • Kafka se especializa en la transmisión de datos en tiempo real. No analiza, solo entrega datos rápidamente entre sistemas (como likes, comentarios, notificaciones).

  • Spark Streaming puede conectarse a Kafka para procesar esos datos y analizarlos en tiempo real (por ejemplo, detectar tendencias o anomalías).

4. Scuba vs. Presto





  • Scuba es una herramienta interna de Meta diseñada para análisis en tiempo real por parte de ingenieros. Ofrece respuestas instantáneas y es muy interactiva.

  • Presto también es muy rápido, pero está más enfocado en análisis masivo de datos por equipos de análisis o sistemas.

5. PyTorch vs. Spark MLlib




  • PyTorch es un framework de deep learning creado por Meta. Se usa para entrenar modelos complejos como recomendadores de contenido o detección de imágenes.

  • Spark MLlib permite modelos más simples y rápidos, pero no tan potentes como los de PyTorch.

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📌¿ Qué representa? El número total de seguidores semana a semana, se incluyen tanto el número total de seguidores, acumulados, como los nuevos seguidores ganados en cada semana esto permite evaluar la efectividad de estrategias de contenido, campañas, publicitarias o colaboraciones con influencers. 🪄Interpretación con Big Data: Instagram analiza este tipo de datos para detectar patrones de crecimiento relacionados con eventos clave. Crecimiento aproximado de 2.5% mensual dividido entre 4 semanas. 🛠️Herramientas del documento utilizadas: Apache Spark: Procesa datos en tiempo real para identificar tendencias como aumentos inusuales en seguidores. Scuba (herramienta interna de Meta): Visualiza y monitorea cambios en métricas como seguidores. FBLearner Flow: Entrena modelos que predicen el crecimiento según tipo de contenido publicado. 🖇️Ejemplo realista: El aumento de 125 nuevos seguidores en la semana dos, podría estar relacionado con una campaña de influencer o una publicacion viral...
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Ventajas y beneficios de las herramientas de big data:

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  1. Hadoop   Ventajas: - Escalabilidad: Puede crecer fácilmente añadiendo más servidores. - Alta disponibilidad: Maneja fallos de hardware automáticamente. - Costo eficiente: Utiliza hardware común y abierto, lo que reduce costos. - Distribución del trabajo: Divide el procesamiento entre varios nodos. Beneficios: - Procesa grandes volúmenes de datos de forma eficiente. - Mejora el rendimiento al evitar cuellos de botella. - Ideal para Big Data y análisis de datos masivos. 2. Apache Spark Ventajas: - Procesamiento en memoria: Más rápido que Hadoop MapReduce. - Tiempo real: Capacidad para procesar datos casi instantáneamente. - Compatibilidad: Funciona bien con Hadoop y otras fuentes de datos. - Escalabilidad: Se adapta a clústeres grandes. Beneficios: - Permite decisiones rápidas con datos en tiempo real. - Aumenta la eficiencia en el análisis de datos. - Ideal para tareas de machine learning y streaming. 3. Python Ventajas: - Fácil de aprender y usar: Si...
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