Mineração em Grandes Massas de Dados Utilizando Hadoop MapReduce e Algoritmos Bio-inspirados: Uma Revisão Sistemática - Menezes, Sandro Loiola; Freitas, Rebeca Schroeder; Parpinelli, Rafael Stubs (Revista de Informática Teórica e Aplicada, 2016)
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.