Análise de desempenho de arcabouços em Big Data

• Autor(a) principal: Martins, Michael Keese
• Data de Publicação: 2016
• Tipo de documento: Trabalho de conclusão de curso
• Idioma: por
• Título da fonte: Repositório Institucional da UTFPR (da Universidade Tecnológica Federal do Paraná (RIUT))
• Texto Completo: http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/7131
• topic: CNPQ::ENGENHARIAS; Big data; Computação de alto desempenho; Processamento paralelo (Computadores); Teoria dos grafos; Big data; High performance computing; Parallel processing (Electronic computer); Graph theory

Devido a imensidão de dados gerados ao longo dos anos que compõem a era digital, algumas técnicas foram desenvolvidas para auxiliar em seu processamento. As técnicas tradicionais de processamento de informação se tornaram inviáveis na medida em que a quantidade de dados começou a crescer exponencialmente a cada ano. Porém, muitos casos inseridos neste contexto, podem ser modelados ao usar estruturas de grafos. Este trabalho propõe o processamento de alguns algoritmos modelados em grafos em vários cenários, no que diz respeito ao seu processamento. Para a definição de todos os cenários que foram estudados, utilizou-se um protocolo onde se encontravam elencadas todas as características de interesse, como por exemplo tempo de processamento, uso de memória, etc.