Blog de ArmandoF

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Algunos navegan por internet, otros surfean, Yo Buceo

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3 weeks, 4 days ago

atajo para en mongo shell sacar listado de bd y almacenamiento ocupado por las mimas ordenando de mayor a menor

db.adminCommand({ listDatabases: 1 }).databases.sort((a, b) => b.sizeOnDisk - a.sizeOnDisk).forEach(db => {
... print(Database: ${[db.name](http://db.name/)}, Size: ${(db.sizeOnDisk / (1024 * 1024)).toFixed(2)} MB);
... });

——

Si usas mongodb compass
usa este->
db.adminCommand({ listDatabases: 1 }).databases
.sort((a, b) => b.sizeOnDisk - a.sizeOnDisk)
.forEach(db => {
print(Database: ${[db.name](http://db.name/)}, Size: ${(db.sizeOnDisk / (1024 * 1024)).toFixed(2)} MB);
});

3 weeks, 5 days ago
3 weeks, 5 days ago

💻 #BigDataPipeline en la Nube 🌐

Cada plataforma Cloud (#Azure, #AWS,#GCP) ofrece un conjunto completo de servicios que cubren todo el ciclo de vida de los datos:

1️⃣ Ingestion: Recopilación de datos de varias fuentes
2️⃣ Data Lake: Almacenamiento de datos brutos
3️⃣ Computation: Procesamiento y análisis de datos
4️⃣ Data Warehouse: Almacenamiento de datos estructurados
5️⃣ Presentation: Visualización y generación de informes

AWS utiliza servicios como #Kinesis para la transmisión de datos, #S3 para el almacenamiento, #EMR para el procesamiento, #RedShift para el almacenamiento y #QuickSight para la visualización.

El pipeline de Azure incluye #EventHubs para la ingesta, #DataLakeStore para el almacenamiento, #Databricks para el procesamiento, #CosmosDB para el almacenamiento y #PowerBI para la presentación.

GCP ofrece
#PubSub para la transmisión de datos, #CloudStorage para data Lake, #DataProc y #DataFlow para el procesamiento, #BigQuery para el almacenamiento y #DataStudio para la visualización.

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