Processamento de Dados Massivos/Projeto e implementação de aplicações Big Data/Mineração de Itemsets Frequentes: diferenças entre revisões
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Nesse sentido, os resultados indicam que a abordagem aqui desenvolvida para mineração de itemsets frequentes é escalável em contextos práticos. Essa conclusão vem do fato de que o Speedup aumenta com o aumento da base de dados, quase chegando ao Speedup linear -- caso ideal. Outro fato que reforça essa conclusão é que as maiores bases usadas nesse trabalho ainda são bem muito pequenas se comparadas às bases práticas atuais.
Portanto, os resultados levam a crer que, ao aumentar o número de transações (e consequentemente o tamanho) da base de dados para dimensões compatíveis com aplicações reais, o speedup seria ainda melhor, isto é, ainda mais próximo do linear. Obviamente isso não pode ser tomado como verdadeiro sem a execussão de testes adequados que comprovem essa conclusão. Afinal ao se aumentar a base em tais proporções, aspectos até então ignorados, como a fragmentação de pacotes que carregam mensagens pela rede que interconecta os nós do cluster, poderiam gerar algum overhead interferindo no tempo de execução.
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