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Previous issue date: 2017-02-09 / To properly deal with volume, velocity and variety data dimensions in educational
contexts is a major concern for Educational Institutions and both Educational
Data Mining and Learning Analytics Researchers have cooperated to properly
address this challenge which is popularly called Big Data. Hardware developments
have been made to increase computing power, storage capacity and efficiency in
energy use. New technologies in databases, file systems and distributed systems,
as well as developments in data transmission techniques, data management, data
analysis and visualization have been trying to overcome the challenge of processing,
storing and analyzing large volumes of data and the inability to meet simultaneously
the requirements of consistency, availability and tolerance of partitions. Although
the architecture definition is the main task in a Big Data system design, objective
guidelines for the selection of the architecture and the tools for the implementation
of Big Data systems were not found in the literature. The present research aims to
analyze the main architectures for both batch and stream processing and to use one
of them in the construction of a Big Data environment, providing important orientations
to Researchers, Technicians and Managers. Academic data and logs of the
Virtual Learning Environment Moodle of an Academic Unit of a Higher Education
Institution are used. / Lidar adequadamente com as dimensões de volume, velocidade e variedade
dos dados no contexto educacional é um importante desafio para as Instituições de
Ensino, e Pesquisadores das áreas de Mineração de Dados Educacionais e Learning
Analytics têm cooperado para tratar adequadamente este desafio, popularmente
chamado de Big Data. Desenvolvimentos em hardware têm sido feitos para aumentar
o poder computacional, a capacidade de armazenamento e a eficiência no uso
de energia. Novas tecnologias de bancos de dados, sistemas de arquivos e sistemas
distribuídos, além do desenvolvimento de técnicas de transmissão, administração,
análise e visualização de dados têm tentado vencer o desafio de processar, armazenar
e analisar grandes volumes de dados e a impossibilidade de atender simultaneamente
os requisitos de consistência, disponibilidade e tolerância a partições. Embora a definição
da arquitetura seja a principal tarefa em um projeto de sistema Big Data,
não foram encontradas na literatura orientações objetivas para a seleção da arquitetura
e das ferramentas para a implementação de aplicações Big Data. A presente
pesquisa tem por objetivo analisar as principais arquiteturas para processamento
em lote e em fluxo e utilizar uma delas na construção de um ambiente Big Data,
fornecendo importantes orientações a Pesquisadores, Técnicos e Gestores. São utilizados
dados acadêmicos e logs do Ambiente Virtual de Aprendizagem Moodle de
uma Unidade Acadêmica de uma Instituição de Ensino Superior.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:IBICT/oai:tede.mackenzie.br:tede/3441 |
| Date | 09 February 2017 |
| Creators | Mendes, Renê de Ávila |
| Contributors | Silva, Leandro Augusto da, Lopes, Fábio Silva, Pimentel, Edson Pinheiro |
| Publisher | Universidade Presbiteriana Mackenzie, Engenharia Elétrica, UPM, Brasil, Escola de Engenharia Mackenzie (EE) |
| Source Sets | IBICT Brazilian ETDs |
| Language | Portuguese |
| Detected Language | English |
| Type | info:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/masterThesis |
| Format | application/pdf |
| Source | reponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações do Mackenzie, instname:Universidade Presbiteriana Mackenzie, instacron:MACKENZIE |
| Rights | http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/, info:eu-repo/semantics/openAccess |
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