/TFM_UNIR_BIG_DATA

Elementos creados y utilizados en la creación del TFM

Primary LanguageJupyter Notebook

TFM WEB3

Se incluyen los siguientes notebooks (Python) para el tratamiento y carga de datos en una base de datos MongoDB llamada web3_tfm:

  1. initialization_parms.ipynb 👈🏽
  2. load_account_balances.ipynb 👈🏽
  3. load_account_transactions.ipynb 👈🏽
  4. transaction_optimization.ipynb 👈🏽

Para la ejecución de estos notebooks se requiere:

  1. Disponer de ApiKey de Etherscan (https://docs.etherscan.io/)
  2. Disponer de ApiKey de Infura (https://docs.infura.io/api)
  3. Tener una servidor de MongoDB accesible

Ello deberá ser parametrizado en el fichero .env (Existe un fichero .env.demo que puede servir de referencia) bajo los siguientes valores:

URL_INFURA=https://mainnet.infura.io/v3/xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx
APIKEY_ETHERSCAN=xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx
MONGODB_SERVER=mongodb://localhost:27017/

Otra alternativa es cargar las colecciones de la base de datos de MongoDB utilizando los ficheros web3_tfm.* disponibles en el directorio \data\load_mongo

Indicar que, debido al gran tamaño del fichero web3_tfm.account_transactions.json (900 Mb), este ha sido comprimido en formato ZIP y particionado en trozos de 10 Mb para poderlo subir a GitHub

En el siguiente link se puede descargar el cuadro de mando creado con PowerBI para la viualización de los datos (no se ha podido almacenar en GitHub por ocupar más de 100Mb):

En caso de que no se disponga de PowerBI o no sea posible descargar el fichero .pbix, también se incluye el cuadro de mando en formado PDF:

  • Cuadro_de_mando.pdf