MapReduce vs Bancos de Dados Paralelos no cálculo de medidas de centralidade em grafos - Fernandes, Fabiano; Yero, Eduardo (Anais do Workshop em Desempenho de Sistemas Computacionais e de Comunicação (WPerformance), 2014)
Os últimos anos têm visto uma explosão sem precedentes na quantidade de dados gerados. Muitos destes dados podem ser modelados através de grafos, principalmente aqueles provenientes de redes sociais. Este artigo analisa a efetividade de dois paradigmas: o modelo MapReduce e os Sistemas de Gerenciamento de Bancos de Dados Paralelos (SGBD paralelo) para cálculo de medidas de centralidade em grafos (raio e diâmetro). Resultados preliminares indicam que os SGBD paralelos conseguem calcular as medidas de centralidade de forma mais eficiente do que as soluções baseadas em MapReduce.