MapReduce vs Bancos de Dados Paralelos no cálculo de medidas de centralidade em grafos
Resumo
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.
Referências
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Stonebraker, M., Abadi, D., DeWitt, D., & Madden, S. (2010). MapReduce and parallel DBMSs: friends or foes? Communications of the ACM. 53(1):64-71.
Publicado
28/07/2014
Como Citar
FERNANDES, Fabiano; YERO, Eduardo.
MapReduce vs Bancos de Dados Paralelos no cálculo de medidas de centralidade em grafos. In: WORKSHOP EM DESEMPENHO DE SISTEMAS COMPUTACIONAIS E DE COMUNICAÇÃO (WPERFORMANCE), 13. , 2014, Brasília.
Anais [...].
Porto Alegre: Sociedade Brasileira de Computação,
2014
.
p. 198-202.
ISSN 2595-6167.
