1. Repositório Institucional da Universidade Federal de Sergipe - RI/UFS
  2. TRABALHOS ACADÊMICOS
  3. TRABALHOS DE GRADUAÇÃO
  4. Computação
Use este identificador para citar ou linkar para este item: https://ri.ufs.br/jspui/handle/riufs/11109
Registro completo de metadados
Campo DCValorIdioma
dc.contributor.authorMatos, Elias Rabelo-
dc.date.accessioned2019-05-07T15:05:04Z-
dc.date.available2019-05-07T15:05:04Z-
dc.date.issued2018-10-19-
dc.identifier.citationMatos, Elias Rabelo. Implementação e Análise de Desempenho do Framework Apache Hadoop e da Biblioteca OpenMPI para Multiplicação de Matrizes com um Cluster de Baixo Custo na Plataforma Raspberry. São Cristóvão, SE, 2018. Monografia (Graduação em Ciência da Computação) – Curso de Ciência da Computação, Departamento de Computação, Centro de Ciências Exatas e Tecnologia, Universidade Federal de Sergipe, 2018pt_BR
dc.identifier.urihttp://ri.ufs.br/jspui/handle/riufs/11109-
dc.description.abstractThe High Performance Computing (HPC) is the research area responsable for processing data in less time possible. HPC always have a very complex structure, were the cost for build a cluster is over thousands dollars. Because of the high cost, the HPC was been for a long time restricted to universities, military institutions and large companies. However, in recent years, Embedded Systems using ARM Architecture with a satisfactory computing power and low cost, became popular. Then was identified a way possible to make HPC with a low cost and significative power. On this way this work we make a design analysis of matrix multiplication schemes in a low cost embedded cluster in the Raspberry PI platform, using the Apache Hadoop framework and an OpenMPI library.The low performance of Apache Hadoop over OpenMPI was detected in matrix multiplication algorithms. And that is a Java language is dozens times slower than C language.eng
dc.languageporpt_BR
dc.subjectCiência da computaçãopor
dc.subjectEnsino de ciência da computaçãopor
dc.subjectComputação de alto desempenhopor
dc.subjectClusterpor
dc.subjectSistema distribuídopor
dc.subjectAvaliação de desempenhopor
dc.subjectArquitetura ARMpor
dc.subjectHigh performance computingeng
dc.subjectClustereng
dc.subjectEmbebbed systemeng
dc.subjectARM Architectureeng
dc.subjectPerformance evaluationeng
dc.titleImplementação e análise de desempenho do Framework Apache Hadoop e da Biblioteca OpenMPI para Multiplicação de Matrizes com um Cluster de Baixo Custo na Plataforma Raspberrypt_BR
dc.typeMonografiapt_BR
dc.contributor.advisor1Bispo, Kalil Araujo-
dc.description.resumoA Computação de Alto Desempenho (HPC) é responsável por pesquisar o processamento de dados em um tempo menor possível. A estrutura da HPC sempre foi muito complexa, muitas das vezes custando milhares de dólares para a construção de um cluster. Devido ao alto custo, a HPC esteve por muito tempo concentrada em universidades, instituições militares ou grandes empresas. No entanto, nos últimos anos, com a popularização de Sistemas Embarcados com capacidade de processamento significativa e seguindo a Arquitetura ARM, observou-se uma possibilidade de uso desses sistemas para HPC com desempenho significativo e um baixo custo. Portanto, este trabalho de conclusão de curso se faz análise de desempenho de algoritmos de multiplicação de matrizes executando em um cluster embarcado de baixo custo na plataforma Raspberry PI, usando o framework Apache Hadoop e a biblioteca OpenMPI. Detectou-se um baixo desempenho do Apache Hadoop em relação ao OpenMPI em algoritmos de multiplicação de matrizes. E que a linguagem Java é dezenas de vezes mais lentas do que a linguagem C.pt_BR
dc.publisher.departmentDCOMP - Departamento de Computação – Ciência da Computação – São Cristóvão - Presencialpt_BR
dc.subject.cnpqCIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO::SISTEMAS DE COMPUTACAOpt_BR
dc.publisher.initialsUniversidade Federal de Sergipept_BR
dc.contributor.advisor-co1Ordonez, Edward David Moreno-
dc.description.localSão Cristóvão, SEpt_BR
Aparece nas coleções:Computação

Arquivos associados a este item:
Arquivo Descrição TamanhoFormato 
Elias_Rabelo_Matos.pdf1,08 MBAdobe PDFThumbnail
Visualizar/Abrir
Mostrar registro simples do item Visualizar estatísticas


Os itens no repositório estão protegidos por copyright, com todos os direitos reservados, salvo quando é indicado o contrário.