Publicado em: 17/04/2012

Dissertação de Mestrado em Processamento Paralelo e Distribuído

UNIVERSIDADE FEDERAL DO RIO GRANDE DO SUL
INSTITUTO DE INFORMÁTICA
PROGRAMA DE POS-GRADUAÇÃO EM COMPUTAÇÃO
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DEFESA DE DISSERTAÇÃO DE MESTRADO

Aluno: Júlio César Santos dos Anjos
Orientador: Prof. Dr. Cláudio Fernando Resin Geyer

Título: Adequação da Computação Intensiva em Dados para Ambientes Desktop Grid com uso de Mapreduce
Linha de Pesquisa: Processamento Paralelo e Distribuído

Data: 23/04/2012
Hora: 15h
Local: Auditório José Mauro Volkmer de Castilho, Prédio 43424 – Instituto de Informática

Banca Examinadora:
Prof. Dr. Hermes Senger (UFSCar)
Prof. Dr. Philippe Olivier Alexandre Navaux (UFRGS)
Profa. Dra. Renata de Matos Galante (UFRGS)

Presidente da Banca: Prof. Dr. Cláudio Fernando Resin Geyer

Resumo:
O surgimento de volumes de dados na ordem de petabytes cria a necessidade de desenvolver-se novas soluções que viabilizem o tratamento dos dados através do uso de sistemas de computação intensiva, como o MapReduce. O MapReduce é um framework de programação que apresenta duas funções: uma de mapeamento, chamada Map, e outra de redução, chamada Reduce, aplicadas a uma determinada entrada de dados. O MR-A++, proposto neste trabalho, adéqua o modelo de computação intensiva do MapReduce com grande volume de dados para uso em ambientes desktop grid, e endereça o problema da heterogeneidade de recursos. O pequeno atraso introduzido na fase de setup da computação é compensado com a adequação do ambiente heterogêneo à capacidade computacional das máquinas, obtendo-se ganhos na redução do tempo de execução dos jobs superiores a 70 % em alguns casos.

Palavras-chave: Sistemas Distribuídos, MapReduce, Desktop Grid.