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Thèse de Doctorat
DOI
10.11606/T.3.2018.tde-14122018-074952
Document
Auteur
Nom complet
Darlon Vasata
Adresse Mail
Unité de l'USP
Domain de Connaissance
Date de Soutenance
Editeur
São Paulo, 2018
Directeur
Jury
Sato, Liria Matsumoto (Président)
Corrêa, Pedro Luiz Pizzigatti
Laine, Jean Marcos
Midorikawa, Edson Toshimi
Silva, Luciano
Titre en portugais
Ferramenta de programação e processamento para execução de aplicações com grandes quantidades de dados em ambientes distribuídos.
Mots-clés en portugais
Big Data
Programação paralela
Sistemas distribuídos
Resumé en portugais
A temática envolvendo o processamento de grandes quantidades de dados é um tema amplamente discutido nos tempos atuais, envolvendo seus desafios e aplicabilidade. Neste trabalho é proposta uma ferramenta de programação para desenvolvimento e um ambiente de execução para aplicações com grandes quantidades de dados. O uso da ferramenta visa obter melhor desempenho de aplicações neste cenário, explorando o uso de recursos físicos como múltiplas linhas de execução em processadores com diversos núcleos e a programação distribuída, que utiliza múltiplos computadores interligados por uma rede de comunicação, de forma que estes operam conjuntamente em uma mesma aplicação, dividindo entre tais máquinas sua carga de processamento. A ferramenta proposta consiste na utilização de blocos de programação, de forma que tais blocos sejam compostos por tarefas, e sejam executados utilizando o modelo produtor consumidor, seguindo um fluxo de execução definido. A utilização da ferramenta permite que a divisão das tarefas entre as máquinas seja transparente ao usuário. Com a ferramenta, diversas funcionalidades podem ser utilizadas, como o uso de ciclos no fluxo de execução ou no adiantamento de tarefas, utilizando a estratégia de processamento especulativo. Os resultados do trabalho foram comparados a duas outras ferramentas de processamento de grandes quantidades de dados, Hadoop e que o uso da ferramenta proporciona aumento no desempenho das aplicações, principalmente quando executado em clusters homogêneos.
Titre en anglais
Programming and processing tool for execution of applications with large amounts of data in distributed environments.
Mots-clés en anglais
Big Data
Distributed systems
Parallel programming
Resumé en anglais
The topic involving the processing of large amounts of data is widely discussed subject currently, about its challenges and applicability. This work proposes a programming tool for development and an execution environment for applications with large amounts of data. The use of the tool aims to achieve better performance of applications in this scenario, exploring the use of physical resources such as multiple lines of execution in multi-core processors and distributed programming, which uses multiple computers interconnected by a communication network, so that they operate jointly in the same application, dividing such processing among such machines. The proposed tool consists of the use of programming blocks, so that these blocks are composed of tasks, and the blocks are executed using the producer consumer model, following an execution flow. The use of the tool allows the division of tasks between the machines to be transparent to the user. With the tool, several functionalities can be used, such as cycles in the execution flow or task advancing using the strategy of speculative processing. The results were compared with two other frameworks, Hadoop and Spark. These results indicate that the use of the tool provides an increase in the performance of the applications, mostly when executed in homogeneous clusters.
 
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Date de Publication
2018-12-17
 
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