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metadata.teses.dc.title: Junções por similaridade em múltiplos conjuntos utilizando MapReduce
metadata.teses.dc.creator: Sousa, Luís Henrique Borges
metadata.teses.dc.contributor.advisor1: Ribeiro, Leonardo Andrade
metadata.teses.dc.contributor.referee1: Pereira, Marluce Rodrigues
Pereira, Denilson Alves
metadata.teses.dc.subject: Banco de dados
Junções de similaridade
MapReduce
Computação paralela
Computação Distribuída
metadata.teses.dc.date.issued: 26-Jan-2015
metadata.teses.dc.identifier.citation: SOUSA, L. H. B. Junções por similaridade em múltiplos conjuntos utilizando MapReduce. 2013. 77 p. Monografia (Graduação em Ciência da Computação) - Universidade Federal de Lavras, Lavras, 2013.
metadata.teses.dc.description.resumo: Operações de similaridade são operações fundamentais para busca, gerenciamento e análise de dados. Apesar dessas operações serem geralmente bastante onerosas computacionalmente, já foram desenvolvidos algoritmos eficientes. No entanto, para a realização de operações de similaridade sobre grandes volumes de dados, técnicas de programação paralela e distribuída são imprescindíveis. O objetivo deste trabalho é generalizar o algoritmo mpjoin para múltiplos conjuntos com pesos para execução em paralelo utilizando o framework MapReduce. Visto que até o presente momento apenas o algoritmo ppjoin (para um único conjunto e sem pesos) foi utilizado, este trabalho traz novidades para a área de pesquisa. Três estratégias para distribuição do algoritmo são propostas, sendo que, de acordo com os experimentos realizados, a terceira é a mais eficiente e escalável.
metadata.teses.dc.identifier.uri: http://repositorio.ufla.br/jspui/handle/1/31284
metadata.teses.dc.language: pt_BR
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