TCC
Avaliação do framework mapreduce para paralelização do algoritmo apriori
Carregando...
Notas
Data
Autores
Orientadores
Editores
Coorientadores
Membros de banca
Título da Revista
ISSN da Revista
Título de Volume
Editor
Faculdade, Instituto ou Escola
Departamento
Programa de Pós-Graduação
Agência de fomento
Tipo de impacto
Áreas Temáticas da Extenção
Objetivos de Desenvolvimento Sustentável
Dados abertos
Resumo
A mineração de padrões frequentes é uma área da computação de ampla utilização.
Seu objetivo é encontrar padrões de informações relevantes em grandes quantidades
de dados. Porém, os principais algoritmos para mineração de padrões frequentes
possuem alto tempo de execução, visto o grande volume de dados com que
trabalham. Sendo assim, a programação paralela e distribuída e os frameworks de
paralelização de algoritmos são uma boa alternativa para reduzir o tempo de execução
necessário para processar as aplicações. Este trabalho propõe a implementação
paralela e distribuída do algoritmo Apriori, bastante conhecido na área da
mineração de padrões frequentes, utilizando para isso o Framework MapReduce.
Os resultados são comparados com o algoritmo DMTA (Distributed Multithread
Apriori), que também executa o algoritmo Apriori de forma paralela e distribuída,
mas utilizando as bibliotecas MPI e OpenMP para criar e gerenciar processos e
threads.
Abstract
The frequent-patterns mining is an area of extensive use in computing, its your
objective is to find information about relevant patterns in large amounts of data.
But the main algorithms for frequent-patterns mining have a high execution time,
due to the large volume of data they work with. Therefore, parallel programming
and frameworks that use this concept seem a good solution to reduce the execution
time and level of computing required by these algorithms. This work proposes
the parallel and distributed implementation of the Apriori algorithm, well known
in the research area of frequent-patterns mining, using MapReduce Framework.
The results were compared with the DMTA algorithm (Distributed Multithread
Apriori), which also implements the Apriori algorithm in distributed and parallel,
but using MPI and OpenMP libraries to create and manage processes and threads
Descrição
Área de concentração
Agência de desenvolvimento
Palavra chave
Marca
Objetivo
Procedência
Impacto da pesquisa
Resumen
Palavras-chave
ISBN
DOI
Citação
BOLINA, A. C. Avaliação do framework mapreduce para paralelização do algoritmo apriori. 2013. 69 p. Monografia (Graduação em Ciência da Computação) - Universidade Federal de Lavras, Lavras, 2014.