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Análisis en tiempo real de información social extraída desde Twitter, implementando una arquitectura Big Data basada en Apache Storm
| dc.contributor.advisor | ||
| dc.contributor.author | Vásquez Oteiza, Fabián | |
| dc.date.accessioned | 2017-10-04T19:26:06Z | |
| dc.date.available | 2017-10-04T19:26:06Z | |
| dc.date.issued | 2016 | |
| dc.identifier.uri | http://repositorio.ucm.cl/handle/ucm/348 | |
| dc.description | Tesis para optar al título de Ingeniero Civil Informático | |
| dc.description.abstract | La presente tesis se enfoca en el objetivo de implementar una solución que permita analizar en tiempo real información extraída desde la red social Twitter utilizando herramientas de bajo costo, de esta manera poder facilitar el alcance a la valiosa información encontrada en las redes sociales, sin la necesidad de adquirir equipamiento especial ni necesitar la ayuda de profesionales especializados en el manejo de Datos. Cabe destacar que el principal aporte de este trabajo, se enfoca en otorgar una arquitectura que permita obtener información consistente y que de esta manera se pueda utilizar sin inconvenientes en futuros análisis. Para llevar a cabo la implementación de la solución al problema planteado, se propone una arquitectura Big Data contextualizada en datos de Twitter basada en la capa de velocidad de la arquitectura Lambda, esta arquitectura es implementada de forma local gracias al ambiente ofrecido por Java, el cual permite un fácil manejo de la comunicación y administración de recursos para el procesamiento requerido. La metodología de implementación está basada en la arquitectura propuesta, y consiste en seguir cada uno de los pasos necesarios para cumplir con la construcción de cada una de sus capas. Para llevar a cabo esta implementación se realizó un caso práctico que consta en obtener información desde la red social Twitter que esté relacionada con las empresas de telecomunicaciones que actualmente están vigentes en Chile (año 2016). Como resultado de esta investigación se obtiene una solución de análisis de información social, apta para la implementación por parte de cualquier organización, ya que permite estudiar cualquier tipo de información que se estime conveniente, convirtiendo el actual trabajo en una guía que ayuda a replicar esta solución en futuros proyectos. Como conclusiones se destaca la versatilidad de la arquitectura propuesta, pudiendo ser utilizada para distintos estudios, garantizando la obtención de un valioso análisis en tiempo real de información extraída desde Twitter. También se proponen trabajos futuros para investigar sobre esta misma área y así poder mejorar el desempeño de la arquitectura en un clúster especializado. | es_CL |
| dc.language.iso | es | es_CL |
| dc.publisher | Universidad Católica del Maule, Facultad de Ciencias de la Ingeniería | es_CL |
| dc.rights | Atribución-NoComercial-SinDerivadas 3.0 Chile | * |
| dc.rights.uri | http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/cl/ | * |
| dc.subject | Redes sociales en línea | es_CL |
| dc.subject | Sistemas de almacenamiento y recuperación de información | es_CL |
| dc.title | Análisis en tiempo real de información social extraída desde Twitter, implementando una arquitectura Big Data basada en Apache Storm | es_CL |
| dc.type | Thesis | es_CL |
| dc.ucm.facultad | es_CL | |
| dc.ucm.uri | sibib2.ucm.cl:2048/login?url=http://guiastematicas.biblioteca.ucm.cl/ld.php?content_id=36335791 | es_CL |
| dc.ucm.profesorguia | Urrutia Sepúlveda, Angélica |
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