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Conceptos de BASES DE DATOS, image, image, image, image, image, image,…

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        • 6FN: se enfoca en los problemas de dicho punto anterior que surgen de las dependencias de unión múltiple y la teoría de la categoría.
        
        • 5FN: aborda las redundancias en los esquemas de relación que surgen en las dependencias de unión múltiple.
        
        • 4FN: se centra en eliminar los conjuntos de valores múltiples y dependencias entre los conjuntos de valores múltiples que no son funciones de las claves candidatas.
        
        • 3FN: lo mismo se logra cuando se hace el anterior, ningún atributo no clave no depende de otro.
        
        • 2FN: se alcanza cuando se cumple la anterior, todos los atributos no clave depende completamente de la primera, eliminando la independencia parcial de los atributos claves.
        
        • 1FN: esta es una dicha que requiere una celda de una tabla que tenga un solo valor y que no haya grupos repetidos de columnas. Lo que hace es eliminar la redundancia y permite la identificación de cada uno.
- - - - o INNER JOIN: Es como una intersección de conjuntos. Combina filas de dos tablas basadas en una condición de igualdad, mostrando solo las filas que tienen coincidencias en ambas tablas.
      - o LEFT JOIN: Es como una lista con nombres. Combina todas las filas de la tabla izquierda con las filas coincidentes de la tabla derecha, mostrando incluso las filas de la tabla izquierda que no tienen coincidencias.
      - o RIGHT JOIN: Es como una lista de invitados. Combina todas las filas de la tabla derecha con las filas coincidentes de la tabla izquierda, mostrando incluso las filas de la tabla derecha que no tienen coincidencias.
      - o FULL JOIN: Es como una reunión de amigos. Combina todas las filas de ambas tablas, mostrando las filas que tienen coincidencias y aquellas que no.
- - - - • Hadoop: Es un Framework de código abierto donde se almacenan y procesos donde esta distribuido de los grandes datos en los cuales se están almacenando, este este compuesto por HDFS y MapReduce en donde este es ideal para el análisis web, es un procedimiento en tiempo real.
      - • MapReduce: Este es un modelo de programación en Hadoop, las cuales tienen una serie de funciones como lo es “map” y “reduce”, donde se procesan los datos de manera muy distribuida y eficiente, donde es escalable y rápido en clústeres de computadora.
      - • Apache Spark: Este también es un Framework en Clúster donde es un procedimiento mucho más rápido donde son los datos a gran escala. Opera en memoria donde este da una serie de proporciones APIs para los diferentes tipos de datos y es mucho más versátil para el análisis y aprendizaje automático en Big Data.