Uma Abordagem para Processamento Distribuído de Junção por Similaridade sobre Múltiplos Atributos - Oliveira, Diego Junior do Carmo; Borges, Felipe Ferreira; Ribeiro, Leonardo Andrade (Anais do Simpósio Brasileiro de Banco de Dados (SBBD), 2017)
Junção por similaridade é uma operação fundamental em integração dados. Algoritmos existentes assumem, em sua ampla maioria, dados representados por um único atributo. Contudo, dados reais são tipicamente compostos por múltiplos atributos. Além de demandar expressões de similaridade mais complexas, dados desse tipo são mais volumosos e, com isso, o custo de processamento em um único computador pode tornar-se proibitivo. Este artigo apresenta um algoritmo distribuído de junção por similaridade sobre múltiplos atributos usando a plataforma Spark. Resultados experimentais iniciais mostram que a abordagem proposta é eficiente e escalável.