| Campo Dublin Core | Valor | Língua |
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| dc.contributor.advisor | Almeida, Rodrigo Bonifácio de | - |
| dc.contributor.author | Marques, Fábio Costa Farias | - |
| dc.identifier.citation | MARQUES, Fábio Costa Farias. Design and implementation of a mapReduce architecture for angraDB. 2019. 57 f. Trabalho de Conclusão de Curso (Licenciatura em Ciência da Computação)—Universidade de Brasília, Brasília, 2019. | pt_BR |
| dc.description | Trabalho de Conclusão de Curso (graduação)—Universidade de Brasília, Instituto de Ciências Exatas, Departamento de Ciência da Computação, 2019. | pt_BR |
| dc.rights | Acesso Aberto | pt_BR |
| dc.subject.keyword | Banco de dados | pt_BR |
| dc.subject.keyword | Processamento eletrônico de dados | pt_BR |
| dc.subject.keyword | Linguagem de programação (Computadores) | pt_BR |
| dc.title | Design and implementation of a mapReduce architecture for angraDB | pt_BR |
| dc.type | Trabalho de Conclusão de Curso - Graduação - Bacharelado | pt_BR |
| dc.date.accessioned | 2020-07-31T14:54:06Z | - |
| dc.date.available | 2020-07-31T14:54:06Z | - |
| dc.date.submitted | 2019-01-30 | - |
| dc.identifier.uri | https://bdm.unb.br/handle/10483/25305 | - |
| dc.language.iso | Português | pt_BR |
| dc.rights.license | A concessão da licença deste item refere-se ao termo de autorização impresso assinado pelo autor que autoriza a Biblioteca Digital da Produção Intelectual Discente da Universidade de Brasília (BDM) a disponibilizar o trabalho de conclusão de curso por meio do sítio bdm.unb.br, com as seguintes condições: disponível sob Licença Creative Commons 4.0 International, que permite copiar, distribuir e transmitir o trabalho, desde que seja citado o autor e licenciante. Não permite o uso para fins comerciais nem a adaptação desta. | pt_BR |
| dc.description.abstract1 | The AngraDB is a NoSQL document based database developed by Universidade de Brasília students, whose main initial goal was to explore the Erlang programming language features. The database was developed to support a wide set of documents but there aren’t any mechanisms for processing large scale data sets, which is a desirable functionality for those kinds of databases. That is why a feature based on Google’s MapReduce is being developed to fulfill this demand. The AngraDB MapReduce uses the distribution facilities of Erlang to process the documents in a given database using user provided functions. Taking advantage of the available concurrency processing it allows the users to extract useful and valuable information from the data stored in a flexible way using the Erlang language. The actual architecture of the feature is distributed and was tested using virtual machines and local networks, processing documents in time that it is faster than the traditional sequential processing, showing the success of the technique. | pt_BR |
| Aparece na Coleção: | Ciência da Computação
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