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Solução para queries complexas em bigdata utilizando mapreduce com banco de dados mongodb: um estudo de caso com dados do caged

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dc.contributor.author Uamba, António Paulo
dc.date.accessioned 2024-09-06T15:18:01Z
dc.date.available 2024-09-06T15:18:01Z
dc.date.issued 2024-04-22
dc.identifier.citation UAMBA, A. P. (2024) pt_BR
dc.identifier.uri https://repositorio.unilab.edu.br/jspui/handle/123456789/5749
dc.description UAMBA, Antonio Paulo. Solução para queries complexas em bigdata utilizando mapreduce com banco de dados mongodb: um estudo de caso com dados do caged. 2024, 55f. Monografia - Curso de Engenharia de Computação, Instituto de Engenharias e Desenvolvimento Sustentável, Universidade da Integração Internacional da Lusofonia Afro-Brasileira, Redenção-CE, 2024. pt_BR
dc.description.abstract O processamento de grandes volumes de dados representa um desafio crescente em diversas esferas, abrangendo desde a gestão pública até setores privados e acadêmicos. À medida que a quantidade e a variedade de dados disponíveis para as agências governamentais aumentam exponencialmente, surge a necessidade urgente de desenvolver estratégias eficazes para analisar e utilizar essas informações de maneira inteligente e proativa na tomada de decisões. No âmbito das políticas públicas, a análise de dados desempenha um papel crucial ao fornecer insights valiosos para medir resultados, avaliar o desempenho de programas e projetos governamentais e embasar a formulação de políticas mais eficientes e eficazes. No entanto, o processamento de grandes volumes de dados requer abordagens e tecnologias especiais para garantir resultados precisos e oportunos. Nesse contexto, este trabalho propõe a aplicação da tecnologia de MapRe- duce em conjunto com o banco de dados MongoDB para lidar com os desafios associados ao processamento de grandes volumes de dados governamentais. O MapReduce, um modelo de programação paralela e distribuída, permite a divisão de tarefas em várias etapas de mapeamento e redução, possibilitando o processamento eficiente de grandes conjuntos de dados em ambientes distribuídos. Por sua vez, o MongoDB, um banco de dados NoSQL altamente escalável e flexível, oferece um ambiente propício para armazenar e manipular grandes volumes de dados de forma eficiente. O principal objetivo deste trabalho é investigar a viabilidade e a eficácia da utilização da tecnologia de MapReduce com MongoDB no contexto do processamento de dados gover- namentais. Por meio de um estudo prático, serão avaliadas as capacidades dessas tecnologias em lidar com as demandas específicas de análise e processamento de dados governamentais, visando aprimorar a capacidade das agências governamentais de extrair insights valiosos e tomar decisões fundamentadas com base em evidências. Ao finalizar esta pesquisa, espera-se contribuir significativamente para o avanço do conhecimento no campo do processamento de grandes volumes de dados governamentais, além de fornecer insights práticos e recomendações para o aprimoramento dos processos de análise e utilização de dados nas esferas governamentais. pt_BR
dc.language.iso pt_BR pt_BR
dc.subject Big data pt_BR
dc.subject Informações governamentais pt_BR
dc.subject MapReduce pt_BR
dc.subject MongoDB pt_BR
dc.subject Processo distribuido pt_BR
dc.title Solução para queries complexas em bigdata utilizando mapreduce com banco de dados mongodb: um estudo de caso com dados do caged pt_BR
dc.type Monograph pt_BR


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