💬 David Martín ha analizado cómo esta tecnología, que en @DamavisStudio ya hemos implementado en proyectos de cliente, puede aplicarse en diversos ámbitos como la #sostenibilidad, el #turismo o en la planificación y gestión de recursos

#BigData #DataScience #GemelosDigitales

🤖 En el mundo del #BigData y la #InteligenciaArtificial, los gemelos digitales son una herramienta capaz de representar un sistema físico en un entorno virtual para conocer de antemano su comportamiento 📈

#GemelosDigitales #DataScience

✳️ Accede a un análisis detallado sobre los sistemas de #grafos y ejemplos prácticos con #Neo4j en nuestro blog

➡️ blog.damavis.com/bases-de-dat...

#BigData #Analytics

✳️ En #BigData, la teoría de #grafos se puede aplicar al ámbito empresarial de diversas formas

🚛 En #Logística y #Transporte para la #optimización de rutas
📊 En #Marketing y #Comunicación para analizar cómo se relacionan y conectan los usuarios

#Analytics

✳️ Los #grafos requieren bases de datos especializadas para tratarlos, pues las BBDD convencionales de formato tabular presentan limitaciones

✳️ Entre las más extendidas, destaca #Neo4j que, mediante #Cypher, busca el patrón de nodos y relaciones

#BigData #Analytics

✳️ La principal característica de los #grafos es que permiten analizar la estructura y relaciones de una forma muy sencilla

✳️ Por eso, utilizarlos es especialmente potente cuando queremos explotar y analizar las relaciones entre distintos objetos 📈

#BigData #Analytics

✳️ ¿Cómo se utiliza #Spark Streaming en #PySpark?

🔹 Análisis de todos los detalles y casos de uso mediante algunos ejemplos prácticos en ➡️ blog.damavis.com/apache-spark...

#SparkStreaming #ApacheSpark #Python

✳️ De StreamingContext a Structured Streaming

🔹 La interfaz para trabajar con streams en #Spark ha experimentado una transición clave
🔹 Ha evolucionado hacia APIs más modernas y estructuradas

#ApacheSpark #SparkStreaming

✳️ La abstracción fundamental detrás de #Spark es el Discretized Stream (DStream)

🔹 #DStream representa un flujo continuo de datos
🔹 Es una secuencia de Resilient Distributed Datasets (RDD)
🔹 Cada #RDD contiene los datos correspondientes a un intervalo de tiempo concreto

✳️ La arquitectura de #Spark se fundamenta en un modelo de micro-lotes

🔹 Procesamiento por lotes (batches) ➡️ El sistema recibe inputs en tiempo real y los divide en lotes
🔹 Spark Engine procesa cada uno de estos lotes
🔹 La salida es un nuevo flujo de datos ya procesados

4️⃣ Instalación paso a paso

➡️ Descubre cómo instalar y configurar tanto #MkDocs como #Docusaurus paso a paso
➡️ Accede al análisis completo de ambas herramientas 👇

➡️ blog.damavis.com/mkdocs-vs-do...

#Software #Development #BigData

3️⃣ Funcionalidades clave

➡️ Independientemente de la elección, adoptar #MkDocs o #Docusaurus mejorará significativamente la comprensibilidad, colaboración y mantenimiento de cualquier proyecto de software

#Software #Development #BigData

2️⃣ Comparativa técnica

➡️ La eficiencia y simplicidad de #MkDocs son perfectas para la documentación directa y funcional
➡️ La flexibilidad y riqueza de características de #Docusaurus lo hacen ideal para sitios de documentación más compleja

#Software #Development #BigData

✳️ ¿Cómo elegir una u otra según el tipo de proyecto?

1️⃣ Características clave y enfoque

➡️ #MkDocs se basa en Markdown
➡️ #Docusaurus también integra React, lo que le proporciona una capacidad de personalización y extensibilidad superior

#Software #Development #BigData