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dc.date.accessioned 2017-10-25T17:34:54Z
dc.date.available 2017-10-25T17:34:54Z
dc.date.issued 2017
dc.identifier.uri http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/63172
dc.description.abstract En la actualidad, las organizaciones de todo tipo y tamaño tienen a su disposición grandes volúmenes de información a muy bajo costo. Aún más, aumentan su capacidad de generar datos y, por consiguiente, una necesidad intrínseca de almacenarlos y procesarlos. El paradigma actual para el gestión de datos masivos, conocido como Big Data, ofrece técnicas, algoritmos y plataformas desarrollados específicamente en este contexto. Una de las plataformas más utilizadas es Hadoop y su implementación del paradigma de programación MapReduce. En este trabajo se aborda el problema de la indexación distribuida con restricción de recursos. Se cuenta con un número máximo de nodos de computo con características de equipo de escritorio. Los experimentos variando el tamaño de la entrada muestran que se escala linealmente en las configuraciones estudiadas aunque el speedup resultante es bajo. es
dc.format.extent 13-16 es
dc.language es es
dc.subject Index Generation es
dc.subject Hardware es
dc.title Indexación distribuida con restricción de recursos es
dc.type Objeto de conferencia es
sedici.identifier.uri http://www.clei2017-46jaiio.sadio.org.ar/sites/default/files/Mem/AGRANDA/AGRANDA-04.pdf es
sedici.identifier.issn 2451-7569 es
sedici.creator.person Delvechio, Tomás es
sedici.creator.person Tolosa, Gabriel Hernán es
sedici.subject.materias Ciencias Informáticas es
sedici.description.fulltext true es
mods.originInfo.place Sociedad Argentina de Informática e Investigación Operativa (SADIO) es
sedici.subtype Objeto de conferencia es
sedici.rights.license Creative Commons Attribution-ShareAlike 3.0 Unported (CC BY-SA 3.0)
sedici.rights.uri http://creativecommons.org/licenses/by-sa/3.0/
sedici.date.exposure 2017-09
sedici.relation.event Simposio Argentino de GRANdes DAtos (AGRANDA) - JAIIO 46 (Córdoba, 2017) es
sedici.description.peerReview peer-review es


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