Indexación distribuida con restricción de recursos

En la actualidad, las organizaciones de todo tipo y tamaño tienen a su disposición grandes volúmenes de información a muy bajo costo. Aún más, aumentan su capacidad de generar datos y, por consiguiente, una necesidad intrínseca de almacenarlos y procesarlos. El paradigma actual para el gestión de...

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Detalles Bibliográficos
Autores principales:	Delvechio, Tomás, Tolosa, Gabriel Hernán
Formato:	Objeto de conferencia
Lenguaje:	Español
Publicado:	2017
Materias:	Ciencias Informáticas Index Generation Hardware
Acceso en línea:	http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/63172 http://www.clei2017-46jaiio.sadio.org.ar/sites/default/files/Mem/AGRANDA/AGRANDA-04.pdf
Aporte de:	SEDICI (UNLP) de Universidad Nacional de La Plata

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description	En la actualidad, las organizaciones de todo tipo y tamaño tienen a su disposición grandes volúmenes de información a muy bajo costo. Aún más, aumentan su capacidad de generar datos y, por consiguiente, una necesidad intrínseca de almacenarlos y procesarlos. El paradigma actual para el gestión de datos masivos, conocido como Big Data, ofrece técnicas, algoritmos y plataformas desarrollados específicamente en este contexto. Una de las plataformas más utilizadas es Hadoop y su implementación del paradigma de programación MapReduce. En este trabajo se aborda el problema de la indexación distribuida con restricción de recursos. Se cuenta con un número máximo de nodos de computo con características de equipo de escritorio. Los experimentos variando el tamaño de la entrada muestran que se escala linealmente en las configuraciones estudiadas aunque el speedup resultante es bajo.
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Indexación distribuida con restricción de recursos

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