Dentro do processo de publicação de dados na Web recomenda-se interligar os dados entre diferentes fontes, através de recursos similares que descrevam um domínio em comum. No entanto, com o crescimento do número dos conjuntos de dados publicados na Web de Dados, as tarefas de descoberta e seleção de dados tornam-se cada vez mais complexas. Além disso, a natureza distribuída e interconectada dos dados, fazem com que a sua análise e entendimento sejam muito demorados. Neste sentido, este trabalho visa oferecer uma arquitetura Web para a identificação de fontes de dados em RDF, com o objetivo de prover melhorias nos processos de publicação, interconex ão, e exploração de dados na Linked Open Data. Para tal, nossa abordagem utiliza o modelo de MapReduce sobre o paradigma de computa ção nas nuvens. Assim, podemos efetuar buscas paralelas por palavraschave sobre um índice de dados semânticos existente na Web. Estas buscas permitem identificar fontes candidatas para ligar os dados. Por meio desta abordagem, foi possível integrar diferentes ferramentas da web semântica em um processo de busca para descobrir fontes de dados relevantes, e relacionar tópicos de interesse denidos pelo usuário. Para atingir nosso objetivo foi necessária a indexação e análise de texto para aperfeiçoar a busca de recursos na Linked Open Data. Para mostrar a ecácia de nossa abordagem foi desenvolvido um estudo de caso, utilizando um subconjunto de dados de uma fonte na Linked Open Data, através do seu serviço SPARQL endpoint. Os resultados do nosso trabalho revelam que a geração de estatísticas sobre os dados da fonte é, de fato, um grande diferencial no processo de busca. Estas estatísticas ajudam ao usuário no processo de escolha de indivíduos. Um processo especializado de extração de palavras-chave é aplicado para cada indivíduo com o objetivo de gerar diferentes buscas sobre o índice semântico. Mostramos a escalabilidade de nosso processo de recomendação de fontes RDF através de diferentes amostras de indivíduos.