Ciência da Computação
| Trabalho de Conclusão |
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| Título: | COMPARAÇÃO DE DESEMPENHO ENTRE ALGORITMOS DE ORDENAÇÃO UTILIZANDO O MODELO DE PROGRAMAÇÃO MAPREDUCE E SEQUENCIAIS |
| Aluno: | Marcelo Correia Flores |
| Semestre: | 2015/02 |
| Situação: | Concluido |
| Áreas de interesse: | Não informado |
| Orientador: | Juliano Varella de Carvalho |
| Avaliadores: | Gabriel da Silva Simões, Guillermo Nudelman Hess |
| Documentos: | Anteprojeto, Texto final TC1 (liberado apenas para a banca), Texto final TC2 |
| Palavras-chave: | Big Data. MapReduce. Apache Hadoop. Algoritmos de ordenação. |
| Resumo: | Manipular grandes massas de informações ainda é um desafio para as ferramentas atuais de manipulação de dados. As gigantes IBM e SAP estão envolvidas neste segmento de mercado com ferramentas robustas que prometem auxiliar a manipulação deste grande volume de dados denominado de Big Data. Nascido na Google, o MapReduce é um modelo de programação simples que promete auxiliar o segmento de Big Data. O Apache Hadoop é uma ferramenta que implementa este modelo de programação. Nele, é possível desenvolver algoritmos que executam em ambientes distribuídos. Desta forma, este trabalho visa comparar os tradicionais algoritmos de ordenação, levando em consideração o seu desempenho em um ambiente convencional (sequencial), em relação ao desempenho destes em um ambiente MapReduce com Apache Hadoop. |
| Link biblioteca: | Não informado |
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