Junções por similaridade em múltiplos conjuntos utilizando MapReduce

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MetadadosDescriçãoIdioma
Autor(es): dc.contributorRibeiro, Leonardo Andrade-
Autor(es): dc.contributorPereira, Marluce Rodrigues-
Autor(es): dc.contributorPereira, Denilson Alves-
Autor(es): dc.creatorSousa, Luís Henrique Borges-
Data de aceite: dc.date.accessioned2026-02-09T11:29:05Z-
Data de disponibilização: dc.date.available2026-02-09T11:29:05Z-
Data de envio: dc.date.issued2018-10-10-
Data de envio: dc.date.issued2018-10-10-
Data de envio: dc.date.issued2015-01-26-
Data de envio: dc.date.issued2013-08-29-
Fonte completa do material: dc.identifierhttps://repositorio.ufla.br/handle/1/31284-
Fonte: dc.identifier.urihttp://educapes.capes.gov.br/handle/capes/1141749-
Descrição: dc.descriptionOperações de similaridade são operações fundamentais para busca, gerenciamento e análise de dados. Apesar dessas operações serem geralmente bastante onerosas computacionalmente, já foram desenvolvidos algoritmos eficientes. No entanto, para a realização de operações de similaridade sobre grandes volumes de dados, técnicas de programação paralela e distribuída são imprescindíveis. O objetivo deste trabalho é generalizar o algoritmo mpjoin para múltiplos conjuntos com pesos para execução em paralelo utilizando o framework MapReduce. Visto que até o presente momento apenas o algoritmo ppjoin (para um único conjunto e sem pesos) foi utilizado, este trabalho traz novidades para a área de pesquisa. Três estratégias para distribuição do algoritmo são propostas, sendo que, de acordo com os experimentos realizados, a terceira é a mais eficiente e escalável.-
Formato: dc.formatapplication/pdf-
Idioma: dc.languagept_BR-
Direitos: dc.rightsacesso aberto-
Palavras-chave: dc.subjectBanco de dados-
Palavras-chave: dc.subjectJunções de similaridade-
Palavras-chave: dc.subjectMapReduce-
Palavras-chave: dc.subjectComputação paralela-
Palavras-chave: dc.subjectComputação Distribuída-
Título: dc.titleJunções por similaridade em múltiplos conjuntos utilizando MapReduce-
Tipo de arquivo: dc.typeTCC-
Aparece nas coleções:Repositório Institucional da Universidade Federal de Lavras (RIUFLA)

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