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DEMETRIO GOMES MESTRE – TESE (PPGCC) 2018.pdf: 15362740 bytes, checksum: eb531a72836b3c7f2f4e0171c7f563dc (MD5) / Made available in DSpace on 2018-09-11T19:44:07Z (GMT). No. of bitstreams: 1
DEMETRIO GOMES MESTRE – TESE (PPGCC) 2018.pdf: 15362740 bytes, checksum: eb531a72836b3c7f2f4e0171c7f563dc (MD5)
Previous issue date: 2018-03-27 / Entity Matching (EM), ou seja, a tarefa de identificar entidades que se referem a um mesmo objeto do mundo real, é uma tarefa importante e difícil para a integração e limpeza de fontes de dados. Uma das maiores dificuldades para a realização desta tarefa, na era de Big Data, é o tempo de execução elevado gerado pela natureza quadrática da execução da tarefa. Para minimizar a carga de trabalho preservando a qualidade na detecção de entidades similares, tanto para uma ou mais fontes de dados, foram propostos os chamados métodos de indexação ou blocagem. Estes métodos particionam o conjunto de dados em subconjuntos (blocos) de entidades potencialmente similares, rotulando-as com chaves de bloco, e restringem a execução da tarefa de EM entre entidades pertencentes ao mesmo bloco. Apesar de promover uma diminuição considerável no número de comparações realizadas, os métodos de indexação ainda podem gerar grandes quantidades de comparações, dependendo do tamanho dos conjuntos de dados envolvidos e/ou do número de entidades por índice (ou bloco). Assim, para reduzir ainda mais o tempo de execução, a tarefa de EM pode ser realizada em paralelo com o uso de modelos de programação tais como MapReduce e Spark. Contudo, a eficácia e a escalabilidade de abordagens baseadas nestes modelos
depende fortemente da designação de dados feita da fase de map para a fase de reduce, para o caso de MapReduce, e da designação de dados entre as operações de transformação, para o caso de Spark. A robustez da estratégia de designação de dados é crucial para se alcançar alta eficiência, ou seja, otimização na manipulação de dados enviesados (conjuntos de dados grandes que podem causar gargalos de memória) e no balanceamento da distribuição da carga de trabalho entre os nós da infraestrutura distribuída. Assim, considerando que a investigação de abordagens que promovam a execução eficiente, em modo batch ou tempo real, de métodos de indexação adaptativa de EM no contexto da computação distribuída ainda não foi contemplada na literatura, este trabalho consiste em propor um conjunto de abordagens capaz de executar a indexação adaptativas de EM de forma eficiente, em modo batch ou tempo real, utilizando os modelos programáticos MapReduce e Spark. O desempenho das abordagens propostas é analisado em relação ao estado da arte utilizando infraestruturas de cluster e fontes de dados reais. Os resultados mostram que as abordagens propostas neste trabalho apresentam padrões que evidenciam o aumento significativo de desempenho da tarefa de EM distribuída promovendo, assim, uma redução no tempo de
execução total e a preservação da qualidade da detecção de pares de entidades similares. / Entity Matching (EM), i.e., the task of identifying all entities referring to the same realworld object, is an important and difficult task for data sources integration and cleansing. A major difficulty for this task performance, in the Big Data era, is the quadratic nature of
the task execution. To minimize the workload and still maintain high levels of matching
quality, for both single or multiple data sources, the indexing (blocking) methods were
proposed. Such methods work by partitioning the input data into blocks of similar entities,
according to an entity attribute, or a combination of them, commonly called “blocking key”,
and restricting the EM process to entities that share the same blocking key (i.e., belong to
the same block). In spite to promote a considerable decrease in the number of comparisons executed, indexing methods can still generate large amounts of comparisons, depending on the size of the data sources involved and/or the number of entities per index (or block). Thus, to further minimize the execution time, the EM task can be performed in parallel using programming models such as MapReduce and Spark. However, the effectiveness and scalability of MapReduce and Spark-based implementations for data-intensive tasks depend on the data assignment made from map to reduce tasks, in the case of MapReduce, and the data assignment between the transformation operations, in the case of Spark. The robustness of this assignment strategy is crucial to achieve skewed data handling (large sets of data can cause memory bottlenecks) and balanced workload distribution among all nodes of the distributed infrastructure. Thus, considering that studies about approaches that perform the efficient execution of adaptive indexing EM methods, in batch or real-time modes, in the context of parallel computing are an open gap according to the literature, this work proposes a set of parallel approaches capable of performing efficient adaptive indexing EM approaches using MapReduce and Spark in batch or real-time modes. The proposed approaches are compared to state-of-the-art ones in terms of performance using real cluster infrastructures and data sources. The results carried so far show evidences that the performance of the proposed approaches is significantly increased, enabling a
decrease in the overall runtime while preserving the quality of similar entities detection.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:IBICT/oai:localhost:riufcg/1683 |
| Date | 11 September 2018 |
| Creators | MESTRE, Demetrio Gomes. |
| Contributors | PIRES, Carlos Eduardo Santos., ANDRADE, Nazareno Ferreira de., BAPTISTA, Cláudio de Souza., OLIVEIRA, Daniel Cardoso Moraes de., SALGADO, Ana Carolina Brandão. |
| Publisher | Universidade Federal de Campina Grande, PÓS-GRADUAÇÃO EM CIÊNCIA DA COMPUTAÇÃO, UFCG, Brasil, Centro de Engenharia Elétrica e Informática - CEEI |
| Source Sets | IBICT Brazilian ETDs |
| Language | Portuguese |
| Detected Language | Portuguese |
| Type | info:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/doctoralThesis |
| Source | reponame:Biblioteca de Teses e Dissertações da UFCG, instname:Universidade Federal de Campina Grande, instacron:UFCG |
| Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
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