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Título: UMA INFRAESTRUTURA PARA ENSINO DA ARQUITETURA MAPREDUCE EM DISCIPLINAS DE SISTEMAS DISTRIBUÍDOS
Autor: ELAINE CRISTINA FERREIRA DOS SANTOS
Instituição: PONTIFÍCIA UNIVERSIDADE CATÓLICA DO RIO DE JANEIRO - PUC-RIO
Colaborador(es):  NOEMI DE LA ROCQUE RODRIGUEZ - ORIENTADOR
Nº do Conteudo: 60429
Catalogação:  01/09/2022 Idioma(s):  PORTUGUÊS - BRASIL
Tipo:  TEXTO Subtipo:  TRABALHO DE FIM DE CURSO
Natureza:  PUBLICAÇÃO ACADÊMICA
Nota:  Todos os dados constantes dos documentos são de inteira responsabilidade de seus autores. Os dados utilizados nas descrições dos documentos estão em conformidade com os sistemas da administração da PUC-Rio.
Referência [pt]:  https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=60429@1
Referência [en]:  https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=60429@2
Referência DOI:  https://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.60429

Resumo:
Neste trabalho criamos dois frameworks, um local e um distribuído, para a familiarização de alunos de disciplinas de sistemas distribuídos com o MapReduce e a linguagem de programação Go. O framework supõe o uso de goroutines para processamento paralelo local e de chamadas remotas de procedimento (RPC) para o processamento paralelo distribuído. Como aplicações exemplo, usamos contagem de palavras, índice inverso, e estatísticas sobre filmes, usando como bases de dados os textos de Machado de Assis e uma tabela com dados de filmes e séries da plataforma de streaming Netflix. Para o caso local deixamos o MapReduce sequencial pronto para o caso contagem de palavras, e para o caso distribuído (RPC) deixamos uma chamada simples ao servidor prontos, para servir como referência.

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