Mineração em Grandes Massas de Dados Utilizando Hadoop MapReduce e Algoritmos Bio-inspirados: Uma Revisão Sistemática

Authors

  • Sandro Loiola Menezes UNIVERSIDADE DO ESTADO DE SANTA CATARINA
  • Rebeca Schroeder Freitas UNIVERSIDADE DO ESTADO DE SANTA CATARINA
  • Rafael Stubs Parpinelli UNIVERSIDADE DO ESTADO DE SANTA CATARINA

DOI:

https://doi.org/10.22456/2175-2745.58022

Abstract

A Área de Mineração de Dados tem sido utilizada em diversas áreas
de aplicação e visa extrair conhecimento através da análise de dados. Nas últimas
décadas, inúmeras bases de dados estão tendenciando a possuir grande volume, alta
velocidade de crescimento e grande variedade. Esse fenômeno é conhecido como Big
Data e corresponde a novos desafios para tecnologias clássicas como Sistema de Gestão
de Banco de Dados Relacional pois não tem oferecido desempenho satisfatório
e escalabilidade para aplicações do tipo Big Data. Ao contrário dessas tecnologias,
Hadoop MapReduce é um framework que, além de provêr processamento paralelo,
também fornece tolerância a falhas e fácil escalabilidade sobre um sistema de armazenamento
distribuído compatível com cenário Big Data. Uma das técnicas que vem
sendo utilizada no contexto Big Data são algoritmos bio-inspirados. Esses algoritmos
são boas opções de solução em problemas complexos multidimensionais, multiobjetivos
e de grande escala. A combinação de sistemas baseados em Hadoop MapReduce
e algoritmos bio-inspirados tem se mostrado vantajoso em aplicações Big Data. Esse
artigo apresenta uma revisão sistemática de trabalhos nesse contexto, visando analisar
critérios como: tarefas de mineração de dados abordadas, algoritmos bio-inspirados
utilizados, disponibilidade das bases utilizadas e quais características Big Data são
tratadas nos trabalhos. Como resultado, esse artigo discute os critérios analisados e
identifica alguns modelos de paralelização, além de sugerir uma direção para trabalhos
futuros.

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Author Biographies

Sandro Loiola Menezes, UNIVERSIDADE DO ESTADO DE SANTA CATARINA

Centro de Ciências Tecnológicas. Ciência da Computação.

Rebeca Schroeder Freitas, UNIVERSIDADE DO ESTADO DE SANTA CATARINA

Centro de Ciências Tecnológicas. Ciência da Computação.

Rafael Stubs Parpinelli, UNIVERSIDADE DO ESTADO DE SANTA CATARINA

Centro de Ciências Tecnológicas. Ciência da Computação.

Published

2016-05-29

How to Cite

Menezes, S. L., Freitas, R. S., & Parpinelli, R. S. (2016). Mineração em Grandes Massas de Dados Utilizando Hadoop MapReduce e Algoritmos Bio-inspirados: Uma Revisão Sistemática. Revista De Informática Teórica E Aplicada, 23(1), 69–101. https://doi.org/10.22456/2175-2745.58022

Issue

Section

Tutoriais