MapReduce vs Bancos de Dados Paralelos no cálculo de medidas de centralidade em grafos
Abstract
In recent years we have witnessed an unprecedented explosion on the amount of data digitally available. A significant part of this data can be modeled using graphs, particularly data related to social networks. This article compares the effectiveness of two paradigms: the MapReduce model and the Parallel System Database when calculating eccentricity measures (radius and diameter) for a graph. Preliminary results indicate that Parallel System Databases are better suited to solve this problem than MapReducebased solutions.
References
Dean, J., & Ghemawat, S. (2008). MapReduce: Simplied Data Processing on Large Clusters. ACM Digital Library, 107-113.
Del Vecchio, R., Lima, L., Galvão, D., & Loures, R. (2009). Medidas de Centralidade da Teoria dos Grafos aplicada a Fundos de Ações no Brasil. XLI Simpósio Brasileiro de Pesquisa Operacional, Porto Seguro.
Nascimento, J. P., & Murta, C. (2012). Um algoritmo paralelo em Hadoop para Cálculo de Centralidade em Grafos Grandes. XXX Simpósio Brasileiro de Redes de Computadores e Sistemas Distribuídos. Ouro Preto: SBC.
Stonebraker, M., Abadi, D., DeWitt, D., & Madden, S. (2010). MapReduce and parallel DBMSs: friends or foes? Communications of the ACM. 53(1):64-71.
