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Dissertação de Mestrado
DOI
10.11606/D.45.2018.tde-15062018-110116
Documento
Autor
Nome completo
Rafael Aquino de Carvalho
E-mail
Unidade da USP
Área do Conhecimento
Data de Defesa
Imprenta
São Paulo, 2018
Orientador
Banca examinadora
Lejbman, Alfredo Goldman Vel (Presidente)
Francesquini, Emilio de Camargo
Madeira, Edmundo Roberto Mauro
Título em português
Uma análise comparativa de ambientes para Big Data: Apche Spark e HPAT
Palavras-chave em português
Apache Spark
Arcabouços de Big Data
Comparação de desempenho
HPAT
Resumo em português
Este trabalho compara o desempenho e a estabilidade de dois arcabouços para o processamento de Big Data: Apache Spark e High Performance Analytics Toolkit (HPAT). A comparação foi realizada usando duas aplicações: soma dos elementos de um vetor unidimensional e o algoritmo de clusterização K-means. Os experimentos foram realizados em ambiente distribuído e com memória compartilhada com diferentes quantidades e configurações de máquinas virtuais. Analisando os resultados foi possível concluir que o HPAT tem um melhor desempenho em relação ao Apache Spark nos nossos casos de estudo. Também realizamos uma análise dos dois arcabouços com a presença de falhas.
Título em inglês
A comparative analysis for Big Data environments: Apache Spark and HPAT
Palavras-chave em inglês
Apache Spark.
Big data frameworks
HPAT
Performance comparison
Resumo em inglês
This work compares the performance and stability of two Big Data processing tools: Apache Spark and High Performance Analytics Toolkit (HPAT). The comparison was performed using two applications: a unidimensional vector sum and the K-means clustering algorithm. The experiments were performed in distributed and shared memory environments with different numbers and configurations of virtual machines. By analyzing the results we are able to conclude that HPAT has performance improvements in relation to Apache Spark in our case studies. We also provide an analysis of both frameworks in the presence of failures.
 
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Data de Publicação
2018-06-15
 
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