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Drupal\user\Entity\Role::postLoad(Object, Array) (Line: 423)
Drupal\Core\Entity\EntityStorageBase->postLoad(Array) (Line: 353)
Drupal\Core\Entity\EntityStorageBase->loadMultiple(Array) (Line: 16)
Drupal\user\RoleStorage->isPermissionInRoles('access site in maintenance mode', Array) (Line: 112)
Drupal\Core\Session\UserSession->hasPermission('access site in maintenance mode') (Line: 105)
Drupal\Core\Session\AccountProxy->hasPermission('access site in maintenance mode') (Line: 83)
Drupal\redirect\RedirectChecker->canRedirect(Object) (Line: 120)
Drupal\redirect\EventSubscriber\RedirectRequestSubscriber->onKernelRequestCheckRedirect(Object, 'kernel.request', Object)
call_user_func(Array, Object, 'kernel.request', Object) (Line: 142)
Drupal\Component\EventDispatcher\ContainerAwareEventDispatcher->dispatch(Object, 'kernel.request') (Line: 145)
Symfony\Component\HttpKernel\HttpKernel->handleRaw(Object, 1) (Line: 81)
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Drupal\Core\StackMiddleware\Session->handle(Object, 1, 1) (Line: 48)
Drupal\Core\StackMiddleware\KernelPreHandle->handle(Object, 1, 1) (Line: 191)
Drupal\page_cache\StackMiddleware\PageCache->fetch(Object, 1, 1) (Line: 128)
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Drupal\Core\DrupalKernel->handle(Object) (Line: 19)
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Drupal\Core\Database\Query\Select->addMetaData('entity_type', 'file') (Line: 115)
Drupal\Core\Entity\Query\Sql\Query->prepare() (Line: 80)
Drupal\Core\Entity\Query\Sql\Query->execute() (Line: 640)
Drupal\Core\Entity\EntityStorageBase->loadByProperties(Array) (Line: 63)
Drupal\Core\Entity\EntityRepository->loadEntityByUuid('file', 'insert-max_800_px-10068704-104b-4822-b7fe-0c36347424f7') (Line: 95)
Drupal\editor\Plugin\Filter\EditorFileReference->process('El concepto de <strong>Big Data</strong> (traducido en ocasiones como <strong>Datos Masivos</strong>) se refiere a conjuntos de datos que son demasiado grandes y complejos para ser procesados y analizados por medios tradicionales. Estos conjuntos de datos pueden provenir de una variedad de fuentes, como transacciones de comercio electrónico, registros de redes sociales, o incluso datos de sensores de Internet de las cosas.
Para poder trabajar con Big Data se necesitan tecnologías especializadas. Una de estas tecnologías es el <a href="/es/content/procesamiento-en-paralelo"><strong>procesamiento en paralelo</strong></a>, que permite dividir grandes conjuntos de datos en piezas más pequeñas que pueden ser procesadas simultáneamente en diferentes máquinas. Otra tecnología importante es el <strong>almacenamiento distribuido</strong>, que permite almacenar grandes cantidades de datos en diferentes máquinas y acceder a ellos de manera rápida y eficiente.
<a class="colorbox insert-colorbox" data-colorbox-gallery="gallery-node" data-insert-class="" data-insert-type="image" href="/sites/default/files/2023-01/big_data.jpg"></a>
Hay una amplia gama de aplicaciones prácticas para el Big Data. En el ámbito empresarial, los conjuntos de datos masivos se pueden utilizar para mejorar la eficiencia y la productividad, así como para tomar decisiones más informadas. En el ámbito de la salud, los datos masivos pueden ser utilizados para mejorar la atención médica y desarrollar nuevos tratamientos. En el ámbito gubernamental, los datos masivos pueden ser utilizados para mejorar la eficiencia y la transparencia del gobierno, así como para tomar decisiones más informadas sobre políticas públicas. En el ámbito de la ciencia, los datos masivos pueden ser utilizados para descubrir patrones y tendencias en grandes conjuntos de datos científicos.
', 'es') (Line: 118)
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call_user_func_array(Array, Array) (Line: 101)
Drupal\Core\Render\Renderer->doTrustedCallback(Array, Array, 'Render #pre_render callbacks must be methods of a class that implements \Drupal\Core\Security\TrustedCallbackInterface or be an anonymous function. The callback was %s. See https://www.drupal.org/node/2966725', 'exception', 'Drupal\Core\Render\Element\RenderCallbackInterface') (Line: 788)
Drupal\Core\Render\Renderer->doCallback('#pre_render', Array, Array) (Line: 374)
Drupal\Core\Render\Renderer->doRender(Array, ) (Line: 204)
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Drupal\Core\Template\TwigExtension->escapeFilter(Object, Array, 'html', NULL, 1) (Line: 88)
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__TwigTemplate_804f7948456cfe20e11a34c43439c7c2->doDisplay(Array, Array) (Line: 405)
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Drupal\Core\Template\TwigExtension->escapeFilter(Object, Array, 'html', NULL, 1) (Line: 74)
__TwigTemplate_94047fbdba6937b76a4479dfa1763452->doDisplay(Array, Array) (Line: 405)
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Drupal\Core\EventSubscriber\MainContentViewSubscriber->onViewRenderArray(Object, 'kernel.view', Object)
call_user_func(Array, Object, 'kernel.view', Object) (Line: 142)
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Drupal\editor\Plugin\Filter\EditorFileReference->process('El concepto de <strong>Big Data</strong> (traducido en ocasiones como <strong>Datos Masivos</strong>) se refiere a conjuntos de datos que son demasiado grandes y complejos para ser procesados y analizados por medios tradicionales. Estos conjuntos de datos pueden provenir de una variedad de fuentes, como transacciones de comercio electrónico, registros de redes sociales, o incluso datos de sensores de Internet de las cosas.
Para poder trabajar con Big Data se necesitan tecnologías especializadas. Una de estas tecnologías es el <a href="/es/content/procesamiento-en-paralelo"><strong>procesamiento en paralelo</strong></a>, que permite dividir grandes conjuntos de datos en piezas más pequeñas que pueden ser procesadas simultáneamente en diferentes máquinas. Otra tecnología importante es el <strong>almacenamiento distribuido</strong>, que permite almacenar grandes cantidades de datos en diferentes máquinas y acceder a ellos de manera rápida y eficiente.
<a class="colorbox insert-colorbox" data-colorbox-gallery="gallery-node" data-insert-class="" data-insert-type="image" href="/sites/default/files/2023-01/big_data.jpg"></a>
Hay una amplia gama de aplicaciones prácticas para el Big Data. En el ámbito empresarial, los conjuntos de datos masivos se pueden utilizar para mejorar la eficiencia y la productividad, así como para tomar decisiones más informadas. En el ámbito de la salud, los datos masivos pueden ser utilizados para mejorar la atención médica y desarrollar nuevos tratamientos. En el ámbito gubernamental, los datos masivos pueden ser utilizados para mejorar la eficiencia y la transparencia del gobierno, así como para tomar decisiones más informadas sobre políticas públicas. En el ámbito de la ciencia, los datos masivos pueden ser utilizados para descubrir patrones y tendencias en grandes conjuntos de datos científicos.
', 'es') (Line: 118)
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Drupal\Core\Render\Renderer->doTrustedCallback(Array, Array, 'Render #pre_render callbacks must be methods of a class that implements \Drupal\Core\Security\TrustedCallbackInterface or be an anonymous function. The callback was %s. See https://www.drupal.org/node/2966725', 'exception', 'Drupal\Core\Render\Element\RenderCallbackInterface') (Line: 788)
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- Deprecated function: Creation of dynamic property Drupal\mysql\Driver\Database\mysql\Select::$alterMetaData is deprecated in Drupal\Core\Database\Query\Select->addMetaData() (line 178 of core/lib/Drupal/Core/Database/Query/Select.php).
Drupal\Core\Database\Query\Select->addMetaData('entity_type', 'file') (Line: 115)
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Para poder trabajar con Big Data se necesitan tecnologías especializadas. Una de estas tecnologías es el <a href="/es/content/procesamiento-en-paralelo"><strong>procesamiento en paralelo</strong></a>, que permite dividir grandes conjuntos de datos en piezas más pequeñas que pueden ser procesadas simultáneamente en diferentes máquinas. Otra tecnología importante es el <strong>almacenamiento distribuido</strong>, que permite almacenar grandes cantidades de datos en diferentes máquinas y acceder a ellos de manera rápida y eficiente.
<a class="colorbox insert-colorbox" data-colorbox-gallery="gallery-node" data-insert-class="" data-insert-type="image" href="/sites/default/files/2023-01/big_data.jpg"></a>
Hay una amplia gama de aplicaciones prácticas para el Big Data. En el ámbito empresarial, los conjuntos de datos masivos se pueden utilizar para mejorar la eficiencia y la productividad, así como para tomar decisiones más informadas. En el ámbito de la salud, los datos masivos pueden ser utilizados para mejorar la atención médica y desarrollar nuevos tratamientos. En el ámbito gubernamental, los datos masivos pueden ser utilizados para mejorar la eficiencia y la transparencia del gobierno, así como para tomar decisiones más informadas sobre políticas públicas. En el ámbito de la ciencia, los datos masivos pueden ser utilizados para descubrir patrones y tendencias en grandes conjuntos de datos científicos.
', 'es') (Line: 118)
Drupal\filter\Element\ProcessedText::preRenderText(Array)
call_user_func_array(Array, Array) (Line: 101)
Drupal\Core\Render\Renderer->doTrustedCallback(Array, Array, 'Render #pre_render callbacks must be methods of a class that implements \Drupal\Core\Security\TrustedCallbackInterface or be an anonymous function. The callback was %s. See https://www.drupal.org/node/2966725', 'exception', 'Drupal\Core\Render\Element\RenderCallbackInterface') (Line: 788)
Drupal\Core\Render\Renderer->doCallback('#pre_render', Array, Array) (Line: 374)
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- Deprecated function: Creation of dynamic property Drupal\mysql\Driver\Database\mysql\Select::$alterTags is deprecated in Drupal\Core\Database\Query\Select->addTag() (line 149 of core/lib/Drupal/Core/Database/Query/Select.php).
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Para poder trabajar con Big Data se necesitan tecnologías especializadas. Una de estas tecnologías es el <a href="/es/content/procesamiento-en-paralelo"><strong>procesamiento en paralelo</strong></a>, que permite dividir grandes conjuntos de datos en piezas más pequeñas que pueden ser procesadas simultáneamente en diferentes máquinas. Otra tecnología importante es el <strong>almacenamiento distribuido</strong>, que permite almacenar grandes cantidades de datos en diferentes máquinas y acceder a ellos de manera rápida y eficiente.
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Hay una amplia gama de aplicaciones prácticas para el Big Data. En el ámbito empresarial, los conjuntos de datos masivos se pueden utilizar para mejorar la eficiencia y la productividad, así como para tomar decisiones más informadas. En el ámbito de la salud, los datos masivos pueden ser utilizados para mejorar la atención médica y desarrollar nuevos tratamientos. En el ámbito gubernamental, los datos masivos pueden ser utilizados para mejorar la eficiencia y la transparencia del gobierno, así como para tomar decisiones más informadas sobre políticas públicas. En el ámbito de la ciencia, los datos masivos pueden ser utilizados para descubrir patrones y tendencias en grandes conjuntos de datos científicos.
', 'es') (Line: 118)
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Drupal\Core\Render\Renderer->doRender(Array, ) (Line: 204)
Drupal\Core\Render\Renderer->render(Array) (Line: 479)
Drupal\Core\Template\TwigExtension->escapeFilter(Object, Array, 'html', NULL, 1) (Line: 74)
__TwigTemplate_94047fbdba6937b76a4479dfa1763452->doDisplay(Array, Array) (Line: 405)
Twig\Template->displayWithErrorHandling(Array, Array) (Line: 378)
Twig\Template->display(Array) (Line: 390)
Twig\Template->render(Array) (Line: 55)
twig_render_template('themes/custom/yg_aesthetic/templates/node.html.twig', Array) (Line: 384)
Drupal\Core\Theme\ThemeManager->render('node', Array) (Line: 433)
Drupal\Core\Render\Renderer->doRender(Array, ) (Line: 204)
Drupal\Core\Render\Renderer->render(Array, ) (Line: 242)
Drupal\Core\Render\MainContent\HtmlRenderer->Drupal\Core\Render\MainContent\{closure}() (Line: 580)
Drupal\Core\Render\Renderer->executeInRenderContext(Object, Object) (Line: 235)
Drupal\Core\Render\MainContent\HtmlRenderer->prepare(Array, Object, Object) (Line: 132)
Drupal\Core\Render\MainContent\HtmlRenderer->renderResponse(Array, Object, Object) (Line: 90)
Drupal\Core\EventSubscriber\MainContentViewSubscriber->onViewRenderArray(Object, 'kernel.view', Object)
call_user_func(Array, Object, 'kernel.view', Object) (Line: 142)
Drupal\Component\EventDispatcher\ContainerAwareEventDispatcher->dispatch(Object, 'kernel.view') (Line: 174)
Symfony\Component\HttpKernel\HttpKernel->handleRaw(Object, 1) (Line: 81)
Symfony\Component\HttpKernel\HttpKernel->handle(Object, 1, 1) (Line: 58)
Drupal\Core\StackMiddleware\Session->handle(Object, 1, 1) (Line: 48)
Drupal\Core\StackMiddleware\KernelPreHandle->handle(Object, 1, 1) (Line: 191)
Drupal\page_cache\StackMiddleware\PageCache->fetch(Object, 1, 1) (Line: 128)
Drupal\page_cache\StackMiddleware\PageCache->lookup(Object, 1, 1) (Line: 82)
Drupal\page_cache\StackMiddleware\PageCache->handle(Object, 1, 1) (Line: 48)
Drupal\Core\StackMiddleware\ReverseProxyMiddleware->handle(Object, 1, 1) (Line: 51)
Drupal\Core\StackMiddleware\NegotiationMiddleware->handle(Object, 1, 1) (Line: 23)
Stack\StackedHttpKernel->handle(Object, 1, 1) (Line: 713)
Drupal\Core\DrupalKernel->handle(Object) (Line: 19)
- Deprecated function: Return type of Drupal\google_analytics\Component\Render\GoogleAnalyticsJavaScriptSnippet::jsonSerialize() should either be compatible with JsonSerializable::jsonSerialize(): mixed, or the #[\ReturnTypeWillChange] attribute should be used to temporarily suppress the notice in include() (line 10 of modules/contrib/google_analytics/src/Component/Render/GoogleAnalyticsJavaScriptSnippet.php).
include('/var/www/vhosts/interactivechaos.ovh/httpdocs/modules/contrib/google_analytics/src/Component/Render/GoogleAnalyticsJavaScriptSnippet.php') (Line: 578)
Composer\Autoload\ClassLoader::Composer\Autoload\{closure}('/var/www/vhosts/interactivechaos.ovh/httpdocs/modules/contrib/google_analytics/src/Component/Render/GoogleAnalyticsJavaScriptSnippet.php') (Line: 432)
Composer\Autoload\ClassLoader->loadClass('Drupal\google_analytics\Component\Render\GoogleAnalyticsJavaScriptSnippet') (Line: 372)
google_analytics_page_attachments(Array) (Line: 313)
Drupal\Core\Render\MainContent\HtmlRenderer->Drupal\Core\Render\MainContent\{closure}(Object, 'google_analytics') (Line: 405)
Drupal\Core\Extension\ModuleHandler->invokeAllWith('page_attachments', Object) (Line: 310)
Drupal\Core\Render\MainContent\HtmlRenderer->invokePageAttachmentHooks(Array) (Line: 288)
Drupal\Core\Render\MainContent\HtmlRenderer->prepare(Array, Object, Object) (Line: 132)
Drupal\Core\Render\MainContent\HtmlRenderer->renderResponse(Array, Object, Object) (Line: 90)
Drupal\Core\EventSubscriber\MainContentViewSubscriber->onViewRenderArray(Object, 'kernel.view', Object)
call_user_func(Array, Object, 'kernel.view', Object) (Line: 142)
Drupal\Component\EventDispatcher\ContainerAwareEventDispatcher->dispatch(Object, 'kernel.view') (Line: 174)
Symfony\Component\HttpKernel\HttpKernel->handleRaw(Object, 1) (Line: 81)
Symfony\Component\HttpKernel\HttpKernel->handle(Object, 1, 1) (Line: 58)
Drupal\Core\StackMiddleware\Session->handle(Object, 1, 1) (Line: 48)
Drupal\Core\StackMiddleware\KernelPreHandle->handle(Object, 1, 1) (Line: 191)
Drupal\page_cache\StackMiddleware\PageCache->fetch(Object, 1, 1) (Line: 128)
Drupal\page_cache\StackMiddleware\PageCache->lookup(Object, 1, 1) (Line: 82)
Drupal\page_cache\StackMiddleware\PageCache->handle(Object, 1, 1) (Line: 48)
Drupal\Core\StackMiddleware\ReverseProxyMiddleware->handle(Object, 1, 1) (Line: 51)
Drupal\Core\StackMiddleware\NegotiationMiddleware->handle(Object, 1, 1) (Line: 23)
Stack\StackedHttpKernel->handle(Object, 1, 1) (Line: 713)
Drupal\Core\DrupalKernel->handle(Object) (Line: 19)
- Deprecated function: Use of "static" in callables is deprecated in Drupal\user\Entity\Role::postLoad() (line 172 of core/modules/user/src/Entity/Role.php).
Drupal\user\Entity\Role::postLoad(Object, Array) (Line: 423)
Drupal\Core\Entity\EntityStorageBase->postLoad(Array) (Line: 353)
Drupal\Core\Entity\EntityStorageBase->loadMultiple() (Line: 126)
eu_cookie_compliance_page_attachments(Array) (Line: 313)
Drupal\Core\Render\MainContent\HtmlRenderer->Drupal\Core\Render\MainContent\{closure}(Object, 'eu_cookie_compliance') (Line: 405)
Drupal\Core\Extension\ModuleHandler->invokeAllWith('page_attachments', Object) (Line: 310)
Drupal\Core\Render\MainContent\HtmlRenderer->invokePageAttachmentHooks(Array) (Line: 288)
Drupal\Core\Render\MainContent\HtmlRenderer->prepare(Array, Object, Object) (Line: 132)
Drupal\Core\Render\MainContent\HtmlRenderer->renderResponse(Array, Object, Object) (Line: 90)
Drupal\Core\EventSubscriber\MainContentViewSubscriber->onViewRenderArray(Object, 'kernel.view', Object)
call_user_func(Array, Object, 'kernel.view', Object) (Line: 142)
Drupal\Component\EventDispatcher\ContainerAwareEventDispatcher->dispatch(Object, 'kernel.view') (Line: 174)
Symfony\Component\HttpKernel\HttpKernel->handleRaw(Object, 1) (Line: 81)
Symfony\Component\HttpKernel\HttpKernel->handle(Object, 1, 1) (Line: 58)
Drupal\Core\StackMiddleware\Session->handle(Object, 1, 1) (Line: 48)
Drupal\Core\StackMiddleware\KernelPreHandle->handle(Object, 1, 1) (Line: 191)
Drupal\page_cache\StackMiddleware\PageCache->fetch(Object, 1, 1) (Line: 128)
Drupal\page_cache\StackMiddleware\PageCache->lookup(Object, 1, 1) (Line: 82)
Drupal\page_cache\StackMiddleware\PageCache->handle(Object, 1, 1) (Line: 48)
Drupal\Core\StackMiddleware\ReverseProxyMiddleware->handle(Object, 1, 1) (Line: 51)
Drupal\Core\StackMiddleware\NegotiationMiddleware->handle(Object, 1, 1) (Line: 23)
Stack\StackedHttpKernel->handle(Object, 1, 1) (Line: 713)
Drupal\Core\DrupalKernel->handle(Object) (Line: 19)
