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Analisando Sistemas Analíticos Espaciais Baseados em Hadoop e Spark: Uma Perspectiva de Usuário

Castro, João Pedro De Carvalho

Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP; Universidade de São Paulo; Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação 2019-11-01

Acesso online. A biblioteca também possui exemplares impressos.

  • Título:
    Analisando Sistemas Analíticos Espaciais Baseados em Hadoop e Spark: Uma Perspectiva de Usuário
  • Autor: Castro, João Pedro De Carvalho
  • Orientador: Ciferri, Cristina Dutra de Aguiar
  • Assuntos: Sistemas Analíticos Espaciais; Big Spatial Data; Comparação Centrada No Usuário; Hadoop; Spark; Spatial Analytics Systems; User-Centric Comparison
  • Notas: Dissertação (Mestrado)
  • Descrição: Sistemas Analíticos Espaciais (SAEs) representam uma nova tecnologia capaz de gerenciar um grande volume de dados espaciais por meio da utilização de frameworks de processamento paralelo e distribuído de dados, tais como o Hadoop e o Spark. Um número crescente de SAEs tem sido proposto na literatura, fato que evidencia a necessidade de se realizar análises comparativas entre esses sistemas. No entanto, as comparações disponíveis no estado da arte fornecem apenas uma visão centrada no desempenho dos SAEs. Ou seja, no melhor do conhecimento do autor do presente trabalho, não existem abordagens na literatura que realizem comparações entre SAEs com base em uma visão centrada no usuário, ou seja, comparações que visam ajudar os usuários a entender como as características dos SAEs são úteis para atender aos requisitos específicos de suas aplicações espaciais. No presente trabalho, essa lacuna na literatura é preenchida. Uma comparação dos seguintes SAEs baseados em Hadoop e Spark é fornecida, utilizando como base a perspectiva de seus usuários: Hadoop-GIS, SpatialHadoop, SpatialSpark, GeoSpark, GeoMesa Spark, SIMBA, LocationSpark, STARK, Magellan, SparkGIS e Elcano. Essa comparação é realizada de acordo com um amplo conjunto de critérios relacionados às características gerais desses sistemas, aos aspectos de manipulação de dados espaciais e aos aspectos inerentes ao ambiente distribuído. Com base nessa comparação, um conjunto de diretrizes é introduzido a fim de ajudar os usuários no processo de escolha de um SAE apropriado. Dois estudos de caso baseados em aplicações do mundo real também são descritos para ilustrar a aplicabilidade dessas diretrizes. Por fim, também são realizadas discussões sobre tendências cronológicas relacionadas aos SAEs e sobre as limitações que esses sistemas devem suprir a fim de aprimorar a experiência do usuário.
  • DOI: 10.11606/D.55.2020.tde-04022020-122924
  • Editor: Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP; Universidade de São Paulo; Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação
  • Data de criação/publicação: 2019-11-01
  • Formato: Adobe PDF
  • Idioma: Português
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  • Realização: ABCD-USP USP   Logos de Redes Sociais: Freepik

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