Carrillo Martínez, Jorge Omar creator Lerma Serna, Israel director. Leyva Ovalle, Angel secretario. Villanueva Morales, Antonio vocal. Cíntora González, Carlos Leopoldo suplente. Corona Ambríz, Alejandro suplente. text theses mx 2025 monographic spa access 1 recurso en línea (70 páginas): cuadros, figuras. La creciente generación de grandes conjuntos de datos que deben ser analizados requieren de un gran poder computacional. Los equipos comerciales individuales no son suficientemente potentes como para cumplir con la tarea. Afortunadamente, se han desarrollado tecnologías como los clústeres Beowulf que consisten en la agrupación de computadoras mediante una red para reunir recursos computacionales con la condición de buscar el mejor desempeño al menor costo. Por lo que se usan productos comerciales y software libres o de código abierto. El presente proyecto pretende servir de guía para la construcción de un clúster Beowulf con fines científicos. Con el propósito de verificar que las instrucciones son correctas, se implementaron las instrucciones usando equipo disponible en el laboratorio de cómputo de la División de Ciencias Forestales. Se usó Linux por su flexibilidad y R por ser el programa destinado al análisis de datos en la carrera de estadística de la Universidad Autónoma Chapingo. También se requirió de un programa encargado de coordinar las computadoras en R. La solución fue usar la librería Rmpi que es una interfaz de una implementación de Message Passing Interface (MPI). El objetivo de Rmpi es portear funciones de bajo nivel de MPI a R para que los usuarios no requieran conocer C o Fortran. Con 5 computadoras, una red ethernet, SSH, NFS, OpenMPI y Rmpi se conformó un clúster Beowulf que funciona disminuyendo los tiempos de ejecución de código en R y que sirve para las actividades que los estadísticos desempeñan. Mediante tal clúster se obtuvo una disminución del tiempo de casi la mitad cada vez que se agregaba el doble de núcleos para procesar una tarea que se paraleliza fácilmente. Se muestra un script de una regresión lineal simple que se ejecuta paralelamente y que es un ejemplo de uso del clúster Beowulf por parte de estadísticos. specialized por Jorge Omar Carrillo Martínez; director de tesis Israel Lerma Serna; secretario Angel Leyva Ovalle; vocal Antonio Villanueva Morales; suplente Carlos Leopoldo Cintora González; suplente Alejandro Corona Ambris LEs DICIFO 2024. LIC Incluye referencias bibliográficas: páginas 63-64. Estadística matemática Procesamiento de datos Análisis multivariante Procesamiento de datos Protocolos de redes de computadoras http://10.13.5.2/tesis/tl/1910320-4_CARRILLO_MARTINEZ_JORGEOMAR.pdf http://10.13.5.2/tesis/tl/1910320-4_CARRILLO_MARTINEZ_JORGEOMAR.pdf 250812 20250821112519.0