---

Este trabalho teve como objetivo investigar a utiliza‡Æo de um algoritmo de agrupamento K-Means paralelo, com base no modelo de programa‡Æo MapReduce, para melhorar o tempo de resposta da minera‡Æo de dados. O desempenho do algoritmo foi avaliado quanto ao SpeedUp e ScaleUp. Para isso foram executados experimentos em um cluster Hadoop formado por seis computadores de hardware comum. Os dados agrupados sÆo medi‡äes de torres de fluxo de regiäes agrícolas e pertencem a Ameriflux. Os experimentos foram executados usando 3, 4 e 6 máquinas, respectivamente. Os resultados mostraram que com o aumento do número de máquinas houve ganho no desempenho, sendo que o melhor tempo obtido foi usando seis máquinas, chegando ao SpeedUp de 3,25. Verificou-se que a aplica‡Æo escala bem com o aumento equivalente do tamanho dos dados e do número de máquinas no cluster, atingindo um desempenho próximo nos testes.

---

Atualmente é doutoranda em Informática na Pontifícia Universidade Católica do Paraná (PUCPR). Obteve título de mestre em Computa‡Æo Aplicada na Universidade Estadual de Ponta Grossa, no ano de 2015. Possui gradua‡Æo em Análise e Desenvolvimento de Sistemas pela Universidade Tecnológica Federal do Paraná (2012).

---