Desarrollo de algoritmos genéticos utilizando diferentes frameworks de MapReduce: MPI vs. Hadoop

MapReduce es un paradigma popular, que permite a los usuarios no especializados utilizar grandes plataformas computacionales paralelas de manera transparente. Hadoop es la implementación más utilizada de este paradigma y, de hecho, para una gran cantidad de usuarios, la palabra Hadoop y MapReduce so...

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Detalles Bibliográficos
Autores principales: Barbero, Juan José, Tamagusku, Martín, Alfonso, Hugo, Bermúdez, Carlos, Minetti, Gabriela F., Salto, Carolina
Formato: Objeto de conferencia
Lenguaje:Español
Publicado: 2019
Materias:
Ciencias Informáticas
operadores
Heuristic methods
Optimization
Acceso en línea:http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/76979
Aporte de:
SEDICI (UNLP) de Universidad Nacional de La Plata
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description MapReduce es un paradigma popular, que permite a los usuarios no especializados utilizar grandes plataformas computacionales paralelas de manera transparente. Hadoop es la implementación más utilizada de este paradigma y, de hecho, para una gran cantidad de usuarios, la palabra Hadoop y MapReduce son intercambiables. Pero, hay otros framewoks que implementan este paradigma de programación, como MapReduce-MPI. Dado que las técnicas de optimización pueden beneficiarse enormemente de este tipo de modelado informático de uso intensivo de datos, en esta línea de investigacón analizamos el efecto del rendimiento del desarrollo de algoritmos genéticos (GA) utilizando diferentes marcos de MapReduce (MRGA).
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