Implementação e Avaliação de Algoritmos de Ordenação Paralela em MapReduce - Murta, Cristina Duarte; Gonçalves, Mariane Raquel Silva; Pinhão, Paula de Morais (Anais do Simpósio em Sistemas Computacionais de Alto Desempenho (SSCAD); 2013: Anais do XIV Simpósio em Sistemas Computacionais de Alto DesempenhoDO - 10.5753/wscad.2013.16768, 2013)
Quantidades cada vez maiores de dados, conhecidas como Big Data, são um fato do mundo real e um desaﬁo em termos de processamento de dados. Ordenação é uma das tarefas mais comuns em computação e ordenar grandes massas de dados é uma necessidade em vários processos. O modelo de programação paralela MapReduce tem sido amplamente adotado para processar dados em larga escala em agrupamentos de computadores. Apresentamos neste artigo a implementação de dois algoritmos paralelos de ordenação, o Quicksort Paralelo e o Ordenação por Amostragem. Ambos foram implementados no ambiente de programação MapReduce/Hadoop e testados quanto ao seu desempenho para ordenar dados distribuídos em várias máquinas. Uma variedade de experimentos revela o comportamento de ambos os algoritmos e indica que o algoritmo Ordenação por Amostragem apresenta melhor desempenho.