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dc.contributor.advisorMacedo, José Antônio Fernandes-
dc.contributor.authorGaspar, Lucas Peres-
dc.date.accessioned2018-08-28T16:38:30Z-
dc.date.available2018-08-28T16:38:30Z-
dc.date.issued2017-
dc.identifier.citationGASPAR, Lucas Peres. Programming models to distributed graphs. 2017. 42 f. Monografia (Graduação em Ciência da Computação)-Universidade Federal do Ceará, Fortaleza, 2017.pt_BR
dc.identifier.urihttp://www.repositorio.ufc.br/handle/riufc/35196-
dc.description.abstractLarge-scale graph processing is vital for many scientific applications, and graph processing is among the seven principal computational methods of massive data analysis. Although some frameworks facilitate the development of parallel and distributed graph processing, there is a need for in-depth understanding of their conceptual model. This work reviews some of the well-known programming models and details how they work, their main features. Besides, we also present frameworks that are based on these models. We also make a comparison among them, to show its pros and cons so that we can decide when and how to use those modelspt_BR
dc.language.isopt_BRpt_BR
dc.subjectGandes grafospt_BR
dc.subjectSistemas distribuidospt_BR
dc.subjectModelos de programaçãopt_BR
dc.subjectLarge graphspt_BR
dc.subjectDistributed systempt_BR
dc.subjectProgramming modelspt_BR
dc.titleProgramming models to distributed graphspt_BR
dc.typeTCCpt_BR
dc.description.abstract-ptbrProcessamento de grafos em larga escala é vital para muitas aplicações científica, e esse processamento está entre os sete principais métodos de análise de dados massivos. Embora alguns frameworks facilitem o desenvolvimento de processamento de grafos paralelo e distribuído, existe uma necessidade para um entendimento mais profundo de seu modelo conceitual. Este trabalho revisa alguns dos mmais conhecidos modelos de programação e detalha seu funcionamento e suas características. Além disso, nós também apresentamos frameworks baseados nesses modelos. Também realizamos comparações entre os modelos, a fim de mostrar pontos fortes e fracos para que possamos decidir quando e como usar tais modelospt_BR
Aparece nas coleções:CIÊNCIA DA COMPUTAÇÃO - Monografias

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