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

* MaPI<ref name="MaPI">Ribas, S; Perché, M; Coelho, IM; Munhoz, PA; Souza, MJF; Aquino, ALL; [http://homepages.dcc.ufmg.br/~sabir/papers/2010-pdcs-MaPI.pdf A Framework for Developing Parallel Optimization Algorithms.] Informatics. ACTA Press, 2010.</ref> - um framework MapReduce para multi-computadores (memória distribuída) baseado em Message Passing Interface (MPI)
 
Há também uma terceira versão, chamada SeqMR, que tem como objetivo auxiliar o usuário durante a etapa de desenvolvimento. Trata-se de uma versão sequencial para desenvolvimento. Portanto, caso o usuário não possua o ambiente de execução, este pode desenvolver a aplicação MapReduce usando SeqMR que não requer nenhum recurso além do gcc/g++. Finalizada a etapa de desenvovimento, o usuário deve então fazer pequenas adaptações no código para explorar o paralelismo intrinsecointrínseco às tarefas de mapeamento e redução. São alterações como mudar a herança das classes de SeqMR para MapMP, no caso de memória compartilhada, ou para MaPI no caso de memória distribuída. Nesse último caso, faz-se necessária também a criação de serializadores e a inicialização dos servidores de mapeamento e redução.
 
Uma boa forma começar o desenvolvimento de aplicações usando implementações baseadas em MapReduce++ (alternativa àquela apresentada no paragrafo anterior) é baseando nos exemplos disponíveis no projeto. Visto que os dados da aplicação aqui discutida podem não caber em uma só máquina, a implementação MaPI é a mais indicada para o nosso propósito. A seguir, é apresentado um passo-a-passo desde o download até a execussão de um programa MaPI.
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