Processamento de Dados Massivos/Projeto e implementação de aplicações Big Data/Maximização de expectativas: diferenças entre revisões
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===Integração de Plataformas e Ferramentas===
Para integração das plataformas, substituímos o sistema Java openSDK das máquinas virtuais ubuntu pelo sistema da Sun - para o qual o Hadoop é melhor adaptado. Utilizamos um namenode com réplica e quatro datanodes com nível de redundância igual a 2.
Utilizamos a API Java do Hadoop para criarmos nossas tarefas de MapReduce, assim como o nosso driver para iniciação dos Jobs.
===Detalhes de Implementação===
Note que a dificuldade que temos aqui consiste em passar os novos valores de probabilidade para os maps a cada iteração. Note que precisamos passar somente P(cara), uma vez que P(coroa) pode ser dado por 1-P(cara). Para isso, utilizamos do JobConf. O JobConf é acessível a todo processo de map e reduce e permite que lhe sejam atribuídos parâmetros com valores de tipos primitivos e recuperá-los durante a execução através do método get().
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