1. Repositório Institucional - Universidade Federal de Uberlândia
  2. Faculdade de Computação (FACOM)
  3. TCC - Sistemas de Informação (Monte Carmelo)
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dc.creatorOliveira, Ingrid Iplinsky de-
dc.date.accessioned2024-08-30T17:24:57Z-
dc.date.available2024-08-30T17:24:57Z-
dc.date.issued2024-04-24-
dc.identifier.citationOLIVEIRA, Ingrid Iplinsky de Oliveira. Análise e processamento de dados usando Apache Kafka, Spark e Pinot. 2024. 46 f. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Sistemas de Informação) – Universidade Federal de Uberlândia, Uberlândia, 2024pt_BR
dc.identifier.urihttps://repositorio.ufu.br/handle/123456789/43211-
dc.languageporpt_BR
dc.publisherUniversidade Federal de Uberlândiapt_BR
dc.rightsAcesso Abertopt_BR
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/us/*
dc.subjectBig Datapt_BR
dc.subjectApache Kafkapt_BR
dc.subjectApache Sparkpt_BR
dc.subjectApache Pinotpt_BR
dc.titleAnálise e processamento de dados usando Apache Kafka, Spark e Pinotpt_BR
dc.title.alternativeData analysis and processing using Apache Kafka, Spark and Pinotpt_BR
dc.typeTrabalho de Conclusão de Cursopt_BR
dc.contributor.advisor1Oliveira, Daniele Carvalho-
dc.contributor.advisor1Latteshttp://lattes.cnpq.br/0858402708122364pt_BR
dc.contributor.referee1Ribeiro, Thiago Pirola-
dc.contributor.referee1Latteshttp://lattes.cnpq.br/8887726177714522pt_BR
dc.contributor.referee2Molinos, Diego Nunes-
dc.contributor.referee2Latteshttp://lattes.cnpq.br/2451163675391898pt_BR
dc.description.degreenameTrabalho de Conclusão de Curso (Graduação)pt_BR
dc.description.resumoO volume de dados gerados pelos usuários tem crescido de forma exponencial. No entanto, muitas empresas enfrentam desafios na captura e análise dessas informações, o que impacta diretamente na geração de valor para seus negócios. Com isso o presente trabalho de conclusão de curso tem o objetivo de apresentar uma forma de realizar análise de dados no âmbito de Big Data, utilizando os softwares Apache Kafka para consumir os dados e distribuir dentro do ecossistema, o Apache Spark para realizar análises e filtragem dos dados e o Apache Pinot para fazer o armazenamento e possibilitar futuras consultas. E para a análise utilizou-se dados da Application Programming Interface (API) do Twitter disponibilizado na Kaggle, visando a variedade de dados e permitindo analisar tendências. Os resultados obtidos demonstram a viabilidade e eficácia da metodologia proposta. O sistema desenvolvido foi capaz de lidar com a ingestão e processamento de dados, demonstrando a escalabilidade e desempenho das ferramentas Apache Kafka, Apache Spark e Apache Pinot. Além disso, as análises realizadas forneceram insights valiosos sobre os dados do Twitter, destacando a capacidade do sistema em extrair informações relevantes.pt_BR
dc.publisher.countryBrasilpt_BR
dc.publisher.courseSistemas de Informaçãopt_BR
dc.sizeorduration46pt_BR
dc.subject.cnpqCNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO::SISTEMAS DE COMPUTACAO::ARQUITETURA DE SISTEMAS DE COMPUTACAOpt_BR
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