Diferenças entre edições de "Processamento de Dados Massivos/Projeto e implementação de aplicações Big Data/Mineração de Itemsets Frequentes"

=== Oportunidade de paralelização ===
 
Conforme já mencionado em seções anteriores, é comum que aplicações de mineração de dados dependam da extração de itemsets frequentes em grandes volumes de dados. Muitas vezes esses volumes não podem ser armazenadoarmazenados em uma única máquina. Nesse sentido, uma abordagem natural é particionar a base de dados de forma que cada nó seja responsável por armazenar e processar um subconjunto da totalidade.
 
A oportunidade de paralelização explorada nesse trabalho é o particionamento da base de dados por transações. Dessa forma, cada nó é responsável por um subconjunto das transações. Vale observar que o particionamento por trasações é mais indicado em casos onde a quantidade de transações é muito maior que a quantidade de itens presentes em cada transação. Caso contrário, o particionamento por itens poderia ser mais mais indicado.
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