Mineração em Grandes Massas de Dados Utilizando Hadoop MapReduce e Algoritmos Bio-inspirados: Uma Revisão Sistemática

A Área de Mineração de Dados tem sido utilizada em diversas áreasde aplicação e visa extrair conhecimento através da análise de dados. Nas últimasdécadas, inúmeras bases de dados estão tendenciando a possuir grande volume, altavelocidade de crescimento e grande variedade. Esse fenômeno é conhecido como BigData e corresponde a novos desafios para tecnologias clássicas como Sistema de Gestãode Banco de Dados Relacional pois não tem oferecido desempenho satisfatórioe escalabilidade para aplicações do tipo Big Data. Ao contrário dessas tecnologias,Hadoop MapReduce é um framework que, além de provêr processamento paralelo,também fornece tolerância a falhas e fácil escalabilidade sobre um sistema de armazenamentodistribuído compatível com cenário Big Data. Uma das técnicas que vemsendo utilizada no contexto Big Data são algoritmos bio-inspirados. Esses algoritmossão boas opções de solução em problemas complexos multidimensionais, multiobjetivose de grande escala. A combinação de sistemas baseados em Hadoop MapReducee algoritmos bio-inspirados tem se mostrado vantajoso em aplicações Big Data. Esseartigo apresenta uma revisão sistemática de trabalhos nesse contexto, visando analisarcritérios como: tarefas de mineração de dados abordadas, algoritmos bio-inspiradosutilizados, disponibilidade das bases utilizadas e quais características Big Data sãotratadas nos trabalhos. Como resultado, esse artigo discute os critérios analisados eidentifica alguns modelos de paralelização, além de sugerir uma direção para trabalhosfuturos