Dissertação (mestrado)—Universidade de Brasília, Instituto de Ciências Exatas, Departamento de Ciência da Computação, 2014. / Submitted by Albânia Cézar de Melo (albania@bce.unb.br) on 2014-12-02T12:56:55Z
No. of bitstreams: 1
2014_JoseBeneditoSouzaBrito.pdf: 4169418 bytes, checksum: 0acba0fc24656f44b12166c01ba2dc3c (MD5) / Approved for entry into archive by Patrícia Nunes da Silva(patricia@bce.unb.br) on 2014-12-02T13:25:34Z (GMT) No. of bitstreams: 1
2014_JoseBeneditoSouzaBrito.pdf: 4169418 bytes, checksum: 0acba0fc24656f44b12166c01ba2dc3c (MD5) / Made available in DSpace on 2014-12-02T13:25:34Z (GMT). No. of bitstreams: 1
2014_JoseBeneditoSouzaBrito.pdf: 4169418 bytes, checksum: 0acba0fc24656f44b12166c01ba2dc3c (MD5) / O volume, a variedade e a velocidade dos dados apresenta um grande desa o para
extrair informações úteis em tempo hábil, sem gerar grandes impactos nos demais processamentos existentes nas organizações, impulsionando a utilização de clusters para armazenamento e processamento, e a utilização de computação em nuvem. Este cenário é
propício para o Hadoop, um framework open source escalável e e ciente, para a execução de cargas de trabalho sobre Big Data. Com o advento da computação em nuvem um cluster com o framework Hadoop pode ser alocado em minutos, todavia, garantir que o Hadoop tenha um desempenho satisfatório para realizar seus processamentos apresenta vários desa os, como as necessidades de ajustes das con gurações do Hadoop às cargas de trabalho, alocar um cluster apenas com os recursos necessários para realizar determinados processamentos e de nir os recursos necessários para realizar um processamento em um
intervalo de tempo conhecido. Neste trabalho, foi proposta uma abordagem que busca otimizar o framework Hadoop para determinada carga de trabalho e estimar os recursos computacionais necessário para realizar um processamento em determinado intervalo de tempo. A abordagem proposta é baseada na coleta de informações, base de regras para ajustes de con gurações do Hadoop, de acordo com a carga de trabalho, e simulações. A simplicidade e leveza do modelo permite que a solução seja adotada como um facilitador para superar os desa os apresentados pelo Big Data, e facilitar a de nição inicial de um cluster para o Hadoop, mesmo por usuários com pouca experiência em TI. O modelo proposto
trabalha com o MapReduce para de nir os principais parâmetros de con guração
e determinar recursos computacionais dos hosts do cluster para atender aos requisitos desejados de tempo de execução para determinada carga de trabalho. _______________________________________________________________________________ ABSTRACT / The volume, variety and velocity of data presents a great challenge to extracting useful information in a timely manner, without causing impacts on other existing processes in organizations, promoting the use of clusters for storage and processing, and the use of cloud computing. This a good scenario for the Hadoop an open source framework scalable
and e cient for running workloads on Big Data. With the advent of cloud computing
one cluster with Hadoop framework can be allocated in minutes, however, ensure that the Hadoop has a good performance to accomplish their processing has several challenges, such as needs tweaking the settings of Hadoop for their workloads, allocate a cluster with the necessary resources to perform certain processes and de ne the resources required to perform processing in a known time interval. In this work, an approach that seeks
to optimize the Hadoop for a given workload and estimate the computational resources required to realize a processing in a given time interval was proposed. The approach is based on collecting information, based rules for adjusting Hadoop settings for certain workload and simulations. The simplicity and lightness of the model allows the solution be
adopted how a facilitator to overcome the challenges presented by Big Data, and facilitate the use of the Hadoop, even by users with little IT experience. The proposed model works with the MapReduce to de ne the main con guration parameters and determine the computational resources of nodes of cluster, to meet the desired runtime for a given workload requirements.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:IBICT/oai:repositorio.unb.br:10482/17180 |
| Date | 09 July 2014 |
| Creators | Brito, José Benedito de Souza |
| Contributors | Araújo, Aletéia Patrícia Favacho de |
| Source Sets | IBICT Brazilian ETDs |
| Language | Portuguese |
| Detected Language | Portuguese |
| Type | info:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/masterThesis |
| Source | reponame:Repositório Institucional da UnB, instname:Universidade de Brasília, instacron:UNB |
| Rights | A concessão da licença deste item refere-se ao termo de autorização impresso assinado pelo autor com as seguintes condições: Na qualidade de titular dos direitos de autor da publicação, autorizo a Universidade de Brasília e o IBICT a disponibilizar por meio dos sites www.bce.unb.br, www.ibict.br, http://hercules.vtls.com/cgi-bin/ndltd/chameleon?lng=pt&skin=ndltd sem ressarcimento dos direitos autorais, de acordo com a Lei nº 9610/98, o texto integral da obra disponibilizada, conforme permissões assinaladas, para fins de leitura, impressão e/ou download, a título de divulgação da produção científica brasileira, a partir desta data., info:eu-repo/semantics/openAccess |
Page generated in 0.0023 seconds