Este proyecto tratará sobre la creación de una aplicación big data, para la cual se realizará un estudio sobre el efecto del coronavirus (COVID-19) en el mundo. Para ello se usará las diversas técnicas utilizadas para el tratamiento masivo de información. Como: Big Data, MongoDB, Azure Cosmos DB, Jupiter Notebook, etc.
Los tipos de datos que forman parte de nuestra Base de Datos se encuentran en un conjunto formando lo que en las bases de datos no relacionales, se entiende como colección de datos, en nuestro caso está formado por los siguientes:
Se puede observar como el tipo numérico el predominante con cinco elementos del documento de este tipo, seguido del tipo cadena con cuatro elementos y el formato fecha con un elemento.
A continuación, se mostrarán algunos tipos de consulta que se han realizado en el proyecto, junto con su resultado de la consulta.
Estas consultas se han llevado a cabo en Jupyter Notebook (haciendo uso de lenguaje Python).
1 data = client .get_data_country(’Spain’)
2 month = 3
3 cases = []
4 dates = []
5
6 # Get data
7 for d in data:
8 date = d[’dateRep’]
9 if date.month == month:
10 cases.append(abs(d[’cases’]))
11 dates.append(date.strftime("%d/%m"))
12
13 # Reverse data
14 cases = cases [::−1]
15 dates = dates [::−1]
16 y_pos = np.arange(len(dates))
17 plt .bar(y_pos, cases)
18 plt . xticks (y_pos, dates, rotation = 90)
19 plt .show()
En este caso, el resultado de la consulta sería el siguinte diagrama de barras recaudando dicha información.
1 country = "United_States_of_America"
2 country_cases = client .get_total_cases_country(country)
3 total_cases = client . get_total_cases () − country_cases
4 values = [ total_cases , country_cases]
5 names = ["Rest of world cases", (country.replace("_"," ") + " ’s cases")]
6 plt .pie(values, labels=names, autopct=" %0.2f %%")
7 plt .show()
En esta consulta, el resultado de la consulta sería la siguiente distribución de tipo 'pastel' recaudando dicha información.
