Implementação e Avaliação de Algoritmos de Ordenação Paralela em MapReduce
Resumo
Quantidades cada vez maiores de dados, conhecidas como Big Data, são um fato do mundo real e um desafio em termos de processamento de dados. Ordenação é uma das tarefas mais comuns em computação e ordenar grandes massas de dados é uma necessidade em vários processos. O modelo de programação paralela MapReduce tem sido amplamente adotado para processar dados em larga escala em agrupamentos de computadores. Apresentamos neste artigo a implementação de dois algoritmos paralelos de ordenação, o Quicksort Paralelo e o Ordenação por Amostragem. Ambos foram implementados no ambiente de programação MapReduce/Hadoop e testados quanto ao seu desempenho para ordenar dados distribuídos em várias máquinas. Uma variedade de experimentos revela o comportamento de ambos os algoritmos e indica que o algoritmo Ordenação por Amostragem apresenta melhor desempenho.Referências
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Publicado
2013-10-23
Como Citar
MURTA, Cristina Duarte; GONÇALVES, Mariane Raquel Silva; PINHÃO, Paula de Morais.
Implementação e Avaliação de Algoritmos de Ordenação Paralela em MapReduce.
Anais do Simpósio em Sistemas Computacionais de Alto Desempenho (SSCAD), [S.l.], p. 11-18, out. 2013.
ISSN 0000-0000.
Disponível em: <https://sol.sbc.org.br/index.php/sscad/article/view/16768>. Acesso em: 17 maio 2024.
doi: https://doi.org/10.5753/wscad.2013.16768.
Seção
Artigos Completos
