Otimização de Parâmetros em Aplicações de Big Data Baseadas em Múltiplos Frameworks - Almeida, Bruna de Mello; Frota, Yuri; de Oliveira, Daniel (Anais do Simpósio Brasileiro de Banco de Dados (SBBD); 2024: Anais do XXXIX Simpósio Brasileiro de Bancos de DadosDO - 10.5753/sbbd.2024.240405, 2024)
Os sistemas de gerência de banco de dados e os frameworks de computação distribuída são cruciais para aplicações que processam grandes volumes de dados. Configurá-los manualmente é complexo devido à quantidade e interdependência dos parâmetros tanto em um mesmo framework quanto entre frameworks. As soluções automáticas atuais necessitam de muitos exemplos e não otimizam a integração entre sistemas. Este artigo avalia uma abordagem independente de modelo para otimizar parâmetros do Apache Spark e Cassandra de forma integrada. Os resultados mostram melhorias de até 69,99% com a otimização dos parâmetros de forma integrada, em comparação com os valores default de parâmetros.