---
# System prepended metadata

title: Big Data. 002. Eines per a treballar amb Big Data.
tags: [' Big Data', DAM]

---

---
title: Big Data. 002. Eines per a treballar amb Big Data.
tags: DAM, Big Data
---

[Link en MarkDown](https://hackmd.io/@JdaXaviQ/ByUKNvOQs)
# DAM Big Data 002: Eines per a treballar amb Big Data.
* Processament en paral·lel.
* Escalat horitzontal.
* Distribució i paralelisme de les dades.
* Tolerancia a errors.

## Processament en paral·lel.
Quan operem amb big data, és molt difícil disposar d'una màquina tant potent que pugui processar el volum de dades que necessitem a la velocitat que necessitem, així que en lloc de treballar amb una única màquina superpoderosa, treballem amb conjunts de màquines que executen la feina de forma col·laborativa. A aquests conjunts de màquines els anomenem **'clusters'**.

## Escalat horitzontal.
Quan treballem processant de forma paral·lela i per consegüent no estem limitats a l'ús d'una única màquina, podem augmentar i disminuir el nombre de **nodes** dins del nostre cluster, per tal d'ajustar de manera dinàmica la potència de càlcul a la demanda. D'això s'en diu **escalat**.

## Distribució i paral·lelisme de les dades.
De forma anàloga al procesament, la capacitat d'emmagatzematge de dades es queda molt curta per a una sola màquina, per molt gran que sigui aquesta quant ens enfrontem a problemes de Big Data. Hem de desar les dades de forma distribuida entre diverses màquines i si s'escau també de forma redundant.

## Tolerancia a errors.
Quan treballem de forma paral·lela podem assumir que un dels nostres nodes 'caigui' i hem d'estar preparats per a que la resta asumeixi la seva càrrega de procés i pugui replicar les seves dades si haviem establert un mecanisme de redundància.

