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20 noviembre AGAIN
Noviembre es sinónimo de Devfests
- 30 de Noviembre Devfest Aranjuez: https://buff.ly/4eoegf1
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
);
});
💻 #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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