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Data e hora local de busca: 19/10/2020 12:29.
Tipo da ReferênciaBook Section
Identificador8JMKD3MGP3W34P/3LKJ8DB
Repositóriosid.inpe.br/mtc-m21b/2016/05.03.15.42   (acesso restrito)
Metadadossid.inpe.br/mtc-m21b/2016/05.03.15.42.50
Sitemtc-m21b.sid.inpe.br
DOI10.1007/978-3-319-32467-8_64
ISBN978-331932466-1
Chave SecundáriaINPE--/
Código do Detentorisadg {BR SPINPE} ibi 8JMKD3MGPCW/3DT298S
Chave de CitaçãoRamosTaAlAcCuDi:2016:DiSyPe
Autor1 Ramos, Marcelo Paiva
2 Tasinaffo, Paulo Marcelo
3 Almeida, Eugênio Sper de
4 Achite, Luis Marcelo
5 Cunha, Adilson Marques da
6 Dias, Luiz Alberto Vieira
Identificador de Curriculo1
2
3 8JMKD3MGP5W/3C9JH2S
4
5
6 8JMKD3MGP5W/3C9JHML
Grupo1 SSS-CPT-INPE-MCTI-GOV-BR
2
3 SSS-CPT-INPE-MCTI-GOV-BR
Afiliação1 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
2 Instituto Tecnológico de Aeronáutica (ITA)
3 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
4 Instituto Tecnológico de Aeronáutica (ITA)
5 Instituto Tecnológico de Aeronáutica (ITA)
6 Instituto Tecnológico de Aeronáutica (ITA)
Endereço de e-Mail do Autor1 marcelopaivaramos@gmail.com
2
3 eugenio.almeida@inpe.br
TítuloDistributed systems performance for big data
Título do LivroInformation technology: new generations
Ano2016
EditorLafiti, Shahram
Volume448
Título da SérieAdvances in Intelligent Systems and Computing
Editor(es) da SérieKacprzyk, Janusz
Editora (Publisher)Springer Verlag
Palavras-ChaveBig data, Climate prediction, Cluster HPC, Distributed systems, Hadoop, Hive, Python.
ResumoThis paper describes a methodology for working with distributed systems, and achieve performance in Big Data, through the framework Hadoop, Python programming language, and Apache Hive module. The efficiency of the proposed methodology is tested through a case study that addresses a real problem found in the supercomputing environment of the Center for Weather Forecasting and Climate Studies linked to the Brazilian Institute for Space Research (CPTEC/INPE), which provides Society a work able to predict disasters and save people lives. In all three experiments involving the issue, using the Cray XT-6 supercomputer: (i) the first issue involves programming in Python and a sequential and monoprocessed arquitecture; (ii) the second uses Python and Hadoop framework, over parallel and distributed arquitecture; (iii) the latter combines Hadoop and Hive in a parallel and distributed arquitecture. The main results of these experiments are compared, discussed, and topics beyond the scope in this research are exposed as recommendations and suggestions for future work.
Páginas733-744
Idiomaen
Tipo SecundárioPRE LI
DivulgaçãoBNDEPOSITOLEGAL
AreaMET
Tamanho1136 KiB
Número de Arquivos1
Arquivo AlvoITNG1_DistributedSystemsPerformanceForBigData.pdf
Última Atualização2017:01.02.16.15.59 sid.inpe.br/mtc-m21b/2013/09.26.14.25.20 administrator
Última Atualização dos Metadados2018:06.04.02.40.45 sid.inpe.br/mtc-m21b/2013/09.26.14.25.20 administrator {D 2016}
Estágio do Documentoconcluido
É a matriz ou uma cópia?é a matriz
Espelhourlib.net/www/2011/03.29.20.55
e-Mail (login)simone
Grupo de Usuáriosself-uploading-INPE-MCTI-GOV-BR
simone
Visibilidadeshown
Transferível1
Acervo Hospedeirosid.inpe.br/mtc-m21b/2013/09.26.14.25.20
Tipo do ConteudoExternal Contribution
Estágio do Documentonot transferred
Tipo de Versãopublisher
Permissão de Leituradeny from all and allow from 150.163
Conteúdo da Pasta sourcenão têm arquivos
Conteúdo da Pasta agreement
agreement.html 03/05/2016 12:42 1.9 KiB 
Histórico2016-05-03 15:45:52 :: simone -> administrator :: 2016
2016-07-04 12:30:00 :: administrator -> simone :: 2016
2016-12-21 13:15:34 :: simone -> administrator :: 2016
2018-06-04 02:40:45 :: administrator -> simone :: 2016
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Data de Acesso19 out. 2020
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