Avaliação do framework mapreduce para paralelização do algoritmo apriori

A mineração de padrões frequentes é uma área da computação de ampla utilização. Seu objetivo é encontrar padrões de informações relevantes em grandes quantidades de dados. Porém, os principais algoritmos para mineração de padrões frequentes possuem alto tempo de execução, visto o grande volume de dados com que trabalham. Sendo assim, a programação paralela e distribuída e os frameworks de paralelização de algoritmos são uma boa alternativa para reduzir o tempo de execução necessário para processar as aplicações. Este trabalho propõe a implementação paralela e distribuída do algoritmo Apriori, bastante conhecido na área da mineração de padrões frequentes, utilizando para isso o Framework MapReduce. Os resultados são comparados com o algoritmo DMTA (Distributed Multithread Apriori), que também executa o algoritmo Apriori de forma paralela e distribuída, mas utilizando as bibliotecas MPI e OpenMP para criar e gerenciar processos e threads