Detalhes bibliográficos
| Ano de defesa: |
2018 |
| Autor(a) principal: |
Vasata, Darlon |
| Orientador(a): |
Não Informado pela instituição |
| Banca de defesa: |
Não Informado pela instituição |
| Tipo de documento: |
Tese
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| Tipo de acesso: |
Acesso aberto |
| Idioma: |
por |
| Instituição de defesa: |
Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
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| Programa de Pós-Graduação: |
Não Informado pela instituição
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| Departamento: |
Não Informado pela instituição
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| País: |
Não Informado pela instituição
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| Palavras-chave em Português: |
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| Link de acesso: |
http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/3/3141/tde-14122018-074952/
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Resumo: |
A temática envolvendo o processamento de grandes quantidades de dados é um tema amplamente discutido nos tempos atuais, envolvendo seus desafios e aplicabilidade. Neste trabalho é proposta uma ferramenta de programação para desenvolvimento e um ambiente de execução para aplicações com grandes quantidades de dados. O uso da ferramenta visa obter melhor desempenho de aplicações neste cenário, explorando o uso de recursos físicos como múltiplas linhas de execução em processadores com diversos núcleos e a programação distribuída, que utiliza múltiplos computadores interligados por uma rede de comunicação, de forma que estes operam conjuntamente em uma mesma aplicação, dividindo entre tais máquinas sua carga de processamento. A ferramenta proposta consiste na utilização de blocos de programação, de forma que tais blocos sejam compostos por tarefas, e sejam executados utilizando o modelo produtor consumidor, seguindo um fluxo de execução definido. A utilização da ferramenta permite que a divisão das tarefas entre as máquinas seja transparente ao usuário. Com a ferramenta, diversas funcionalidades podem ser utilizadas, como o uso de ciclos no fluxo de execução ou no adiantamento de tarefas, utilizando a estratégia de processamento especulativo. Os resultados do trabalho foram comparados a duas outras ferramentas de processamento de grandes quantidades de dados, Hadoop e que o uso da ferramenta proporciona aumento no desempenho das aplicações, principalmente quando executado em clusters homogêneos. |
