1. Repositório Institucional da Universidade Tecnológica Federal do Paraná (RIUT)
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dc.creatorKuss, Elder Lucas
dc.date.accessioned2020-11-19T18:23:18Z-
dc.date.available2020-11-19T18:23:18Z-
dc.date.issued2017-06-08
dc.identifier.citationKUSS, Elder Lucas. Otimização de desempenho do Hadoop MapReduce: um caso prático. 2017. 64 f. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação) - Universidade Tecnológica Federal do Paraná, Ponta Grossa, 2017.pt_BR
dc.identifier.urihttp://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/15938-
dc.description.abstractWith the popularization of the Internet, massive amounts of data have been generated on a daily basis, especially in the social media. The growing demand for managing large volumes of data meant that new solutions were developed. Currently Hadoop is one of the solutions used. Settings can be applied in Hadoop to extract better performance. This paper carries out a study about the influence of configuration parameters on the performance of Hadoop MapReduce, and for reach that goal, uses a virtualized cluster Docker environment for testing development. The results obtained in this paper demonstrate that it is possible to achieve performance improvements in Hadoop by tuning the values of its configuration parameters.pt_BR
dc.languageporpt_BR
dc.publisherUniversidade Tecnológica Federal do Paranápt_BR
dc.rightsopenAccesspt_BR
dc.subjectFluxo de dados (Computadores)pt_BR
dc.subjectEstrutura de domíniopt_BR
dc.subjectSistemas de parâmetros distribuídospt_BR
dc.subjectData flow computingpt_BR
dc.subjectDomain structurept_BR
dc.subjectDistributed parameter systemspt_BR
dc.titleOtimização de desempenho do Hadoop MapReduce: um caso práticopt_BR
dc.title.alternativeOptimizing performance Hadoop MapReduce: a case studypt_BR
dc.typebachelorThesispt_BR
dc.description.resumoCom a popularização da Internet, quantidades massivas de dados têm sido geradas diariamente, principalmente nas mídias sociais. A crescente demanda pelo gerenciamento de grandes volumes de dados fez com que novas soluções fossem desenvolvidas. Atualmente o Hadoop é uma das soluções mais empregadas. Algumas configurações podem ser aplicadas no Hadoop para extrair um melhor desempenho. Este trabalho realiza um estudo sobre a influência dos parâmetros de configuração na performance do Hadoop MapReduce, utilizando para isso um cluster virtualizado no ambiente Docker para o desenvolvimento de testes. Os resultados obtidos nesse trabalho demonstram que é possível alcançar melhorias de desempenho no Hadoop por meio do tuning dos valores de seus parâmetros de configuração.pt_BR
dc.degree.localPonta Grossapt_BR
dc.publisher.localPonta Grossapt_BR
dc.contributor.advisor1Bini, Tarcizio Alexandre
dc.contributor.referee1Bini, Tarcizio Alexandre
dc.contributor.referee2Almeida, Simone de
dc.contributor.referee3Ribeiro, Richard Duarte
dc.publisher.countryBrasilpt_BR
dc.publisher.departmentDepartamento Acadêmico de Informáticapt_BR
dc.publisher.programCiência da Computaçãopt_BR
dc.publisher.initialsUTFPRpt_BR
dc.subject.cnpqCNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAOpt_BR
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