Big Data é um assunto excepcionalmente amplo, são várias as tecnologias envolvidas no seu funcionamento que podem ser combinadas para potencializar sua eficiência ou ampliar suas aplicações. O processamento paralelo é um exemplo de inovação cuja aplicação é essencial na análise dos dados obtidos pelo Big Data.

Saber no que consiste esse termo, seu funcionamento e suas aplicações práticas poderá agregar grande valor para o sistema da companhia de forma generalizada. O tema é mais simples do que você imagina, como você verá aqui:

O que é processamento paralelo?

Processamento paralelo é uma forma mais eficiente de trabalhar informações, ele tem ênfase na exploração de eventos simultâneos na execução de um programa. Na prática, consiste no uso simultâneo de várias unidades de processamento (CPUs) para realizar trabalhos computacionais.

Utilizando essa técnica, é possível ultrapassar as limitações tecnológicas de uma máquina, aumentando sua velocidade e poder de processamento. A organização dos hardwares (peças físicas) pode se dar das seguintes formas:

  • multicomputadores: cada processador possui sua própria memória local;
  • multiprocessadores: os processadores compartilham memória entre si.

Quanto aos softwares (aplicativos) que interligam ou utilizam várias CPUs, eles podem ser configurados de dois modos:

  • fracamente acoplados: o software funciona como uma interface entre o sistema e os humanos;
  • fortemente acoplados: as máquinas e os usuários são essencialmente independentes, eles interagem de forma limitada quando necessária, como no compartilhamento de discos e impressoras.

Como é o seu funcionamento?

O uso de múltiplas CPUs permite que os computadores resolvam problemas matemáticos da seguinte forma:

  • um problema é quebrado em diversas partes menores;
  • cada pedaço é dividido em uma série de instruções ainda menores;
  • elas são distribuídas entre as diversas CPUs para serem resolvidas concomitantemente.

Seguindo essas etapas, a velocidade de resolução de problemas será aprimorada exponencialmente. Essa estratégia é uma grande aliada nas operações que acumulam uma grande quantidade de dados e que precisam ser trabalhadas rapidamente.

Muitas pessoas pensam que um computador com vários processadores são somente aqueles supercomputadores excepcionalmente caros e de difícil aquisição.

Entretanto, essa tecnologia se encontra presente em computadores residenciais há bastante tempo. Se você observar com atenção, computadores trazem indicadores como “dual core” ou “quad core” em suas configurações, isso significa que há uso de múltiplas CPUs e, portanto, eles utilizam o sistema de multiprocessamento.

Qual a finalidade dessa tecnologia?

Nos computadores das primeiras gerações, era possível executar somente um programa por vez, para aumentar a performance desses processadores e permitir que dois aplicativos trabalhassem simultaneamente, foram desenvolvidas formas de processamento paralelo.

Na época, a técnica consistia na multiprogramação, vários programas utilizavam o processador por um curto período de tempo até que ambos fossem finalizados. Isso era amplamente utilizado por sua forma simples de execução, porém não supria a necessidade das empresas, pois não acelerava o processamento de dados.

Com o desenvolver da tecnologia, surge a inovação do multiprocessamento, que consiste no uso de dois ou mais processadores que compartilham uma carga de trabalho. Os computadores que realizavam processamento paralelo podiam ser até 100 vezes mais rápidos que os demais.

Entretanto, para avançar sobre o tema, é preciso entender a diferença entre o sistema de multiprocessamento e o processamento distribuído.

Sistema de multiprocessamento paralelo (SMP)

Esse sistema foi criado com o objetivo de aprimorar o gerenciamento de recursos, aqui cada processador é igualmente capaz e responsável para controlar o fluxo de trabalho.

Porém, o sistema pode ser bastante complexo, os programadores devem lidar com tarefas que podem ter funções iguais ou similares (escrevem a mesma linha de código) e causar conflitos entre si.

Processamento distribuído

A computação distribuída adiciona poder computacional por meio do acúmulo de processamento de diferentes máquinas, eles são interligados por uma rede de computadores e equipados com softwares que possibilitam o compartilhamento de informações.

Enquanto no SMP todas as unidades de processadores (CPUs) se encontram na mesma máquina, no processamento distribuído várias CPUs estão separadas fisicamente e se interligam para formar um sistema (chamado de cluster).

Diferença de multithreading

Faz-se importante não confundir o processamento paralelo estudado com multithreading. Esse último diz respeito à concorrência na execução das tarefas em computadores de uma única CPU.

Dessa forma, os códigos não são trabalhados de forma paralela (simultânea), mas, sim, concorrente (primeiro se executa os prioritários).

Como o processamento paralelo se aplica no Big Data?

Se você já conhece qual o objetivo do Big Data e já conheceu as diferentes ferramentas dessa inovação, sabe que são mineradas, acumuladas, analisadas e estruturas massivas quantidades de dados, chegando a acumular milhares de terabytes.

A metodologia comum de processamento de dados não seria capaz de atender toda a demanda de informações, o que atrasaria o desenvolvimento da empresa e não permitiria que a tecnologia alcançasse seus objetivos.

Esse problema pode ser solucionado com a implementação e adaptação de sistemas Hadoop, um programa consiste em um projeto open-source (código aberto para modificações) que busca a solução de problemas relacionados ao Big Data.

Diversos softwares variantes desse programa aproveitam múltiplas CPUs de uma ou mais máquinas para formar um ecossistema de processamento paralelo. Confira quais são seus componentes e como eles operam:

Hadoop MapReduce

Modelo de programação que possibilita o rápido processamento de uma grande quantidade de dados por meio de algoritmos paralelos e distribuídos. Esse módulo mapeia as tarefas e as distribui pelo sistema por meio de dois componentes chamados de job tracker e task tracker.

Ambos enviam relatórios um para o outro com o objetivo de certificar que as tarefas estão sendo trabalhadas e se suas conclusões estão sendo ou não bem-sucedidas.

Hadoop Distributed File System (HDFS)

Sistema de arquivos distribuídos que armazenam arquivos muitos grandes de forma distribuída entre os computadores de um cluster. Toda a demanda de dados será atendida de forma otimizada.

Hadoop Yarn

É a plataforma responsável pelo gerenciamento de recursos em um cluster de computadores e pelo agendamento dos recursos conforme a necessidade dos demais módulos.

Hadoop Common

Também encontrado como Hadoop Core, consiste em utilitários e bibliotecas que mantêm os arquivos necessários para os demais módulos de Hadoop operarem.

Os módulos Hadoop são largamente utilizados para aplicações Big Data de grandes corporações como Facebook e o Twitter. Porém, existem diversas outras ferramentas que podem ser mais adequadas ao seu negócio, sendo necessário que especialistas em transformação digital estudem suas necessidades.

Entender o que é processamento paralelo e qual a sua importância permitirá que você saiba quais são os projetos necessários para o pleno funcionamento do Big Data, contribuindo para o desenvolvimento de sua empresa!

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