Overview

MC855
Proj1
Proj2
Proj3
Proj4

Sheet 1: MC855
MC855A




RA Proj1 Proj2 Proj3 Proj4 Nota
120263 10.70 10.00 10.00 10.00 10.0
135214 10.00 10.00 10.00 0.00 7.5
135939 10.00 10.00 10.00 10.00 10.0
136008 10.00 10.00 9.65 10.00 9.9
136648 10.70 10.00 10.00 10.00 10.0
137019 10.00 10.00 9.65 10.00 9.9
138889 10.00 10.00 9.65 10.00 9.9
146021 10.00 9.65 9.65 3.00 8.1
150573 10.00 10.00 10.00 0.00 7.5
151238 10.00 9.65 9.65 3.00 8.1
154475 9.11 8.99 9.30 9.30 9.2
154502 10.00 10.00 10.00 10.00 10.0
154779 8.99 9.65 9.65 10.00 9.6
155124 10.00 10.00 10.00 10.00 10.0
155253 10.00 10.00 10.00 10.00 10.0
155419 10.00 10.00 10.00 10.00 10.0
155618 10.00 10.00 9.65 10.00 9.9
155981 10.00 10.00 10.00 10.00 10.0
155984 8.99 9.65 9.65 10.00 9.6
156188 8.99 9.65 9.65 10.00 9.6
156331 10.00 10.00 10.00 10.00 10.0
156475 10.00 10.00 10.00 10.00 10.0
156675 9.11 8.99 9.30 9.30 9.2
157055 10.00 10.00 10.00 10.00 10.0
157079 10.00 10.00 10.00 10.00 10.0
157209 10.00 10.00 10.00 10.00 10.0
157537 10.00 10.00 9.65 10.00 9.9
157888 10.00 10.00 10.00 10.00 10.0
157986 10.00 10.00 10.00 10.00 10.0
158044 9.11 8.99 9.30 9.30 9.2






MC855B




RA Proj1 Proj2 Proj3 Proj4 Nota
106289 0.00 0.00 0.00 0.00 0.0
106696 10.00 10.00 10.00 0.00 7.5
117205 0.00 0.00 0.00 0.00 0.0
118827 10.70 10.00 10.00 10.00 10.0
121192 8.15 7.41 8.99 9.30 8.5
135434 10.00 10.00 10.00 10.00 10.0
135663 10.00 10.00 10.00 10.00 10.0
137531 10.00 9.65 9.65 3.00 8.1
138507 10.00 10.00 10.00 10.00 10.0
139511 10.00 1.20 0.00 0.00 2.8
140765 10.00 10.00 9.65 10.00 9.9
141876 8.15 7.41 8.99 9.30 8.5
145767 10.00 9.65 9.65 3.00 8.1
146310 10.00 10.00 10.00 10.00 10.0
146328 10.00 10.00 10.00 0.00 7.5
147338 10.00 10.00 10.00 10.00 10.0
148077 10.00 10.00 10.00 10.00 10.0
150960 8.15 7.41 8.99 9.30 8.5
151196 8.99 9.65 9.30 9.30 9.3
155170 9.65 10.00 10.00 10.00 9.9
155616 9.65 10.00 10.00 10.00 9.9
156197 9.65 10.00 10.00 10.00 9.9
156740 10.00 10.00 10.00 10.00 10.0
158319 9.65 10.00 10.00 10.00 9.9
158498 10.00 10.00 10.00 10.00 10.0
160162 8.99 9.65 9.65 10.00 9.6
207820 10.70 10.00 10.00 10.00 10.0

Sheet 2: Proj1
Grupo RA Tema Complexidade/
Originalidade		 Fase 1 Fase 2 Apresentação Nota Comentários
1 150573 Integração Hadoop, Docker e Spring *** 10 10 29/ago 10.00 Motivação: uso do Hadoop em ambientes corporativos. Testes com Docker e Spring. Comparação entre SQL e Hadoop. Aplicação com dados de campeonato de futebol americano. Repositório: https://github.com/orsiberton/MC855
135214 10 10 10.00
146328 10 10 10.00
2 118827 Implementação do Common MidPoint utilizando Hadoop. **** 10 11 31/ago 10.70 Primeiros passos para obtenção de uma versão do algoritmo de imageamento sísmico Commom Midpoint utilizando MapReduce e Hadoop. Repositório: https://gitlab.com/tlgimenes/seismic-map-reduce
207820 10 11 10.70
136648 10 11 10.70
120263 10 11 10.70
3 139511 Subtópicos do Reedit ** 10 10 31/ago 10.00 Coleta de dados do site reedit.com, com análise de subtópicos das entradas e posterior visualização utilizando Gephi e sigma.js
158498 10 10 10.00
4 135434 Twitter e análise de temas polêmicos ** 10 10 31/ago 10.00 Sem slides... Apresentação detalhada do código e repositório com boa documentação. Uso de biblioteca para obter os dados do twitter, algoritmo naive bayes e treino. Execução do código durante a apresentação. Repositório: https://github.com/gbuenoandrade/MC855-2S2017-group4/tree/master/p1
135663 10 10 10.00
135939 10 10 10.00
5 156331 Biblioteca HIPI (Hadoop Image Processing Interface) *** 10 10 29/ago 10.00 Processamento de imagens com Hadoop utilizando a biblioteca HIPI. Aplicação de três tipos de testes: média de pixels, matriz de covariância e borramento.
156475 10 10 10.00
157079 10 10 10.00
157209 10 10 10.00
6 157055 Twitter e # Ambiente OpenStack Power ** 10 10 29/ago 10.00 ​Configuração de sistema master-slave no ambiente OpenStack. Coleta de dados do twitter e comparação com trend topics. Teste com seguidores do jogador Neymar. Utilização do código Enhanced Top-N.
155253 10 10 10.00
155981 10 10 10.00
7 154502 Correlação entre filmes ** 10 10 31/ago 10.00 Implementação baseada em notas fornecidas pelos usuários; execução de duas rodadas de mapreduce. Repositório: https://github.com/AlexandreMestre/HadoopMovieRating
155124 10 10 10.00
157888 10 10 10.00
155419 10 10 10.00
9 141876 Gêneros mais comuns por ano e década. * 5 9.5 31/ago 8.15 Fase 1 entregue com atraso e incompleta. Utilização dos dados do The Movie DB. Utilização de streaming em Python para contar filmes por gênero e gênero mais bem avaliado por ano.
121192 5 9.5 8.15
150960 5 9.5 8.15
10 155616 Análise de dados de jogos de futebol americano * 10 9.5 31/ago 9.65 Dados da NFL (National Futebol League). MapReduce para encontrar time ganhador de cada temporada, time que ganhou mais temporadas e o maior perdedor.
158319 10 9.5 9.65
155170 10 9.5 9.65
156197 10 9.5 9.65
11 140765 Filtro de SPAM utilizando MapReduce e Naive Bayes ** 10 10 31/ago 10.00 Base de dados com spams e hams. Explicação do naive bayes e aplicação da técnica após contagem de palavras via MapReduce com remoção de palavras comuns. Citaram técnicas para melhorar o desempenho.
137019 10 10 10.00
136008 10 10 10.00
138889 10 10 10.00
12 158044 Ocorrência de palavras em letras de música e visualização via WordCloud * 10 8.73 05/set 9.11 Base de dados vagalume. Análise de letras de músicas dos estilos Forró, Sertanejo e MPB. Contagem de palavras com filtro de palavras comuns. Uso de WordCloud para visualização. Apresentação com atraso. Repositório: https://github.com/JTStark/MC855-2s2017
156675 10 8.73 9.11
154475 10 8.73 9.11
13 146021 SecondarySort ** 10 10 29/ago 10.00 Explicação do método SecondarySort e enumeração de aplicações. Apresentação detalhada da aplicação da temperatura máxima.
137531 10 10 10.00
145767 10 10 10.00
151238 10 10 10.00
14 147338 Índice reverso ** 10 10 31/ago 10.00 Explicação do conceito e obtenção dos índices reversos via MapReduce. Apresentação do método TF-IDF e das dificuldades para implementá-lo.
146310 10 10 10.00
15 151196 Categorização de comentários * 10 8.55 05/set 8.99 Base de dados do Reddit. Visualização com WordCloud. Retirada de palavras com frequência alta para a base de dados estudada. Apresentação com atraso.
16 138507 Fully Distributed Operation *** 10 10 31/ago 10.00 Configuração do HDFS e YARN utilizando uma rede com notebooks do grupo. Teste de desempenho, com análise crítica dos resultados obtidos.
157986 10 10 10.00
156740 10 10 10.00
148077 10 10 10.00
17 154779 Análise estatística sobre um dicionário * 10 8.55 05/set 8.99 Base de dados: dicionário utilizado para palavras cruzadas. Apresentação com atraso.
160162 10 8.55 8.99
155984 10 8.55 8.99
156188 10 8.55 8.99
18 157537 Desenvolvimento de um web crawler ** 10 10 31/ago 10.00 Webcrawler específico para buscas de projetos do github relacionados a Python. Repositório: https://github.com/Guilhermeslucas/MC855-Distributed-Systems-Lab
155618 10 10 10.00
20 106696 K-means ** 10 10 29/ago 10.00 Explicação do algoritmo K-means. Visualização da movimentação dos centróides.

Sheet 3: Proj2
Grupo RA Tema Complexidade/
Originalidade		 Fase 1 Fase 2 Apresentação Nota Comentários
1 150573 Integração Hadoop Spark e Docker ** 10 10 26/set 10.00 Comparação teórica Spark e Hadoop MapReduce. Testes de desempenho e análise crítica dos resultados. Repositório: https://github.com/orsiberton/MC855/tree/master/spark
135214 10 10 10.00
146328 10 10 10.00
106696 10 10 10.00
2 118827 Implementação do Common MidPoint utilizando Hadoop. **** 10 10 26/set 10.00 Progressos para obtenção de uma versão do algoritmo de imageamento sísmico Commom Midpoint utilizando MapReduce e Hadoop. Repositório: https://gitlab.com/tlgimenes/seismic-map-reduce
207820 10 10 10.00
136648 10 10 10.00
120263 10 10 10.00
3 158498 Transações Bitcoin *** 10 10 28/set 10.00 Explicação didática dos conceitos básicos sobre blockchain e Bitcoin. Utilização do Apache Spark para verifcação do número de transações executadas. Visualização dos dados até 2014.
4 135434 Twitter e Spark para analisar potencial onda conservadora ** 10 10 28/set 10.00 Utilizaram ambiente Databricks. Apresentação utilizando Notebook.
135663 10 10 10.00
135939 10 10 10.00
5 156331 PySpark para detecção de bordas e borramento de imagens *** 10 10 26/set 10.00 Explicação teórica dos métodos utilizados (convolução, filtro mediana, filtro Sobel). Comparação do PySpark e HIPI.
156475 10 10 10.00
157079 10 10 10.00
157209 10 10 10.00
6 157055 Coleta de dados do Twitter e ambiente OpenStack Power ** 10 10 28/set 10.00 Uso da linguagem Scala. Coleta de dados dos seguidores do Neymar e Bruna Marquezine. Comparação com trend topics.
155253 10 10 10.00
155981 10 10 10.00
7 154502 Spark e Scikit-Learning *** 10 10 26/set 10.00 Duas bases de dados: carros e reconhecimento de letras. Comparação entre Spark e Scikit em termos de acurácia e desempenho. Repositório: https://github.com/Gabrielcb/SparkVSsklearn
155124 10 10 10.00
157888 10 10 10.00
155419 10 10 10.00
9 141876 Machine Learning via Spark * 10 6.3 03/out 7.41 Não seguiram plano da fase 1. Projeto incompleto. Apresentação com atraso.
121192 10 6.3 7.41
150960 10 6.3 7.41
10 155616 Comparação Hadoop MapReduce e Spark ** 10 10 28/set 10.00 Aplicação: agrupamento de amigos. Base de dados gerada aleatoriamente. Testes com quantidades fixas de amigos por pessoa. Resultados de desempenho próximos.
158319 10 10 10.00
155170 10 10 10.00
156197 10 10 10.00
11 140765 PageRank com Apache Spark ** 10 10 28/set 10.00 Explicação do algoritmo PageRank e sua aplicação em uma base de dados formada pelos personagens Marvel. Visualização utilizando Gephi.
137019 10 10 10.00
136008 10 10 10.00
138889 10 10 10.00
12 158044 Mineração de dados - site de notícias * 10 8.55 03/out 8.99 Tentativa de implementar um pipeline utilizando machine learning. Apresentação com atraso.
156675 10 8.55 8.99
154475 10 8.55 8.99
13 146021 Palavras fora do dicionário * 10 9.5 26/set 9.65 Estudo das diferenças entre palavras existentes em um dicionário e contidas em uma base de dados. Solução eficiente incluindo dicionário na contagem. Análise de dados antigos e mais atuais.
137531 10 9.5 9.65
145767 10 9.5 9.65
151238 10 9.5 9.65
14 147338 TF-IDF utilizando Spark ** 10 10 26/set 10.00 Reapresentação do método TF-IDF e descrição da implementação em Spark. Comparação dos resultados com 4 e 2 documentos.
146310 10 10 10.00
15 151196 Categorização de comentários * 10 9.5 28/set 9.65 Reimplementação do projeto 1 em Spark, com a introdução de stopwords. Comparação Spark e Hadoop MapReduce. Base de dados reddit.com Visualização com WordCloud.
16 138507 Spark MLlib e League of Legends ** 10 10 26/set 10.00 Uso da biblioteca MLlib do Spark para prever ganhadores de partidas do jogo League of Legends. Repositório: https://github.com/henriquefacioli/mc855-proj2/blob/master/Projeto.ipynb
157986 10 10 10.00
156740 10 10 10.00
148077 10 10 10.00
17 154779 Análise da página Spotted Unicamp 2.0 * 10 9.5 28/set 9.65 Comentários sobre Spark. Base de dados obtidos com Facepager. Análise do nome dos crushes mais famosos e da divisão entre homens e mulheres. Apresentação bem-humorada.
160162 10 9.5 9.65
155984 10 9.5 9.65
156188 10 9.5 9.65
18 157537 Integração Spark e Machine Learning ** 10 10 28/set 10.00 Base de dados do Million song, com timbres e ano da música. Teste com Spark Mlib e comparação com Scipy. Repositório: https://github.com/Guilhermeslucas/MC855-Distributed-Systems-Lab/tree/master/Spark_Experiment
155618 10 10 10.00
19 139511

4 0 --- 1.20 Iniciou buscas por issue tipo bug. Não apresentou.

Sheet 4: Proj3
Grupo RA Issue Complexidade/
Originalidade		 Fase 1 Fase 2 Apresentação Nota Comentários
1 150573 HADOOP-14157 - FsUrlStreamHandlerFactory "Illegal character in path" parsing file URL on Windows *** 10 10 31/out 10.0 Descrição do bug. Reprodução do erro e identificação de um teste falho no patch proposto. Proposta de solução e submissão de pull request.
135214 10 10 10.0
146328 10 10 10.0
106696 10 10 10.0
2 118827 Implementação do Common MidPoint utilizando Hadoop. **** 10 10 31/out e 07/nov 10.0 Progressos para obtenção de uma versão do algoritmo de imageamento sísmico Commom Midpoint utilizando MapReduce e Hadoop. Apresentação de testes de desempenho.
207820 10 10 10.0
136648 10 10 10.0
120263 10 10 10.0
3 158498 HDFS-11576 - Block recovery will fail indefinitely if recovery time > heartbeat interval ** 10 10 31/out 10.0 Descrição detalhada do processo de Lease Recovery e do patch para reproduzir o bug. Análise crítica da solução proposta pelo reporter.
4 135434 YARN-6650 ContainerTokenIdentifier is re-encoded during token verification ** 10 10 31/out 10.0 Introdução ao YARN. Descrição de possível bug que pode ocorrer após upgrades do sistema. Apresentação de trechos de código e estratégia para reprodução do bug. Análise da dificuldade para se implementar uma solução para o problema.
135663 10 10 10.0
135939 10 10 10.0
5 156331 SPARK-13691 Scala and Python generate inconsistent results ** 10 10 31/out 10.0 Descrição e testes de inconsistências no Spark entre as versões que utilizam Python e Scala. Apresentação de issues relacionadas e do método de lazy evaluation.
156475 10 10 10.0
157079 10 10 10.0
157209 10 10 10.0
6 157055 SPARK-21177 df.saveAsTable slows down linearly, with number of appends ** 10 10 31/out 10.0 Descrição de issue com declaração no JIRA de várias pessoas que não conseguiram reproduzir o problema. Descrição da abordagem utilizada pelo grupo para reprodução do erro e análise dos dados coletados.
155253 10 10 10.0
155981 10 10 10.0
7 154502 SPARK-7379 pickle.loads expects a string instead of bytes in Python 3 ** 10 10 31/out 10.0 Grupo explorou problema de compatibilidade entre Python 2 e 3 relacionado ao uso da biblioteca pickle, reproduzindo o erro e testando soluções.
155124 10 10 10.0
157888 10 10 10.0
155419 10 10 10.0
9 141876 HADOOP-9085 start namenode failure, because pid of namenode pid file is other process pid or thread id before start namenode * 10 8.55 07/nov 9.0 Descrição do problema relacionado à maneira como o Hadoop testa se o NameNode está rodando. Reprodução do bug e comentários sobre possíveis soluções descritas em issues relacionadas. Entrega com atraso.
121192 10 8.55 9.0
150960 10 8.55 9.0
10 155616 MAPREDUCE-3483 CapacityScheduler reserves container on same node as AM but can't ever use due to never enough avail memory
MAPREDUCE-2917 Corner case in container reservations		 *** 10 10 26/out 10.0 Introdução ao YARN. Descrição de uma issue em aberto e constatação que o problema estava relacionado a outro descrito em issue já resolvida.
158319 10 10 10.0
155170 10 10 10.0
156197 10 10 10.0
11 140765 MAPREDUCE-6441 Improve temporary directory name generation in LocalDistributedCacheManager for concurrent processes * 10 9.5 31/out 9.7 Descrição de bug tecnicamente simples, mas de difícil reprodução. Tal característica impede que patch com correção seja incorporado ao código.
137019 10 9.5 9.7
136008 10 9.5 9.7
138889 10 9.5 9.7
12 158044 MAPREDUCE-6417 MapReduceClient's primitives.h is toxic and should be extirpatedMAPREDUCE-6397 MAPREDUCE makes many endian-dependent assumptionsMAPREDUCE-6745 Job directories should be clean in staging directorg /tmp/hadoop-yarn/staging after MapReduce job finish successfully ** 10 9 07/nov 9.3 Descrição e estratégias para reprodução de três bugs. Entrega com atraso.
156675 10 9 9.3
154475 10 9 9.3
13 146021 HDFS-11160 VolumeScanner reports write-in-progress replicas as corrupt incorrectly * 10 9.5 26/out 9.7 Descrição do bug, estratégia de teste e de issues relacionadas.
137531 10 9.5 9.7
145767 10 9.5 9.7
151238 10 9.5 9.7
14 147338 MAPREDUCE-6572 - Bad logging practices in mapreduce ** 10 10 31/out 10.0 Grupo comentou sobre boas práticas na geração de logs de maneira geral. Implementaram a correção de issue simples relacionada ao problema e submeteram pull request.
146310 10 10 10.0
15 151196 HDFS-12243 Trash emptier should use Time.monotonicNow() ** 10 9 07/nov 9.3 Issue relacionada a outras issues já resolvidas. Correção foi implementada e foram executados alguns passos na direção de se enviar a contribuição. Entrega com atraso.
16 138507 SPARK-22195 Add cosine similarity to org.apache.spark.ml.linalg.Vectors *** 10 10 31/out 10.0 Implementação de nova funcionalidade para similaridade de cossenos. Nesta etapa, o grupo implementou a parte mais simples do código, relacionada a vetores densos.
157986 10 10 10.0
156740 10 10 10.0
148077 10 10 10.0
17 154779 HDFS-7174 Support for more efficient large directories * 10 9.5 31/out 9.7 Resumo do funcionamento do HDFS, descrição do bug e das tentativas de reprodução do problema.
160162 10 9.5 9.7
155984 10 9.5 9.7
156188 10 9.5 9.7
18 157537 SPARK-19628 Duplicate Spark jobs in 2.1.0 * 10 9.5 31/out 9.7 Descrição do bug e de seus impactos negativos no desempenho do sistema. Tentativa de reprodução do bug e contato com a comunidade com objetivos de obter mais dados.
155618 10 9.5 9.7
19 139511



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Sheet 5: Proj4
Grupo RA Issue Complexidade/
Originalidade		 Fase 1 Fase 2 Apresentação Nota Comentários
1 150573



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135214

0.0
146328

0.0
106696

0.0
2 118827 Uso de GPU em Sistemas Distribuídos focado em Hadoop **** 10 10 23/nov 10.0 Análise de três artigos científicos sobre desempenho de computações em GPUs. Reflexões sobre falhas e possíveis melhorias para o código apresentado nas fases anteriores.
207820 10 10 10.0
136648 10 10 10.0
120263 10 10 10.0
3 158498 HDFS-7877 Support maintenance state for datanodes ** 10 10 30/11 10.0 Descrição da importância do estado de manutenção dos datanodes. Issue com várias subtasks e documento com especificação.
4 135434 YARN-4945 Capacity Scheduler Preemption Within a queue *** 10 10 05/12 (justificaram falta) 10.0 Descrição de políticas para preempção de tarefas dentro de uma mesma fila no Capacity Scheduler. Documento descritivo disponível na issue e usado como base é pouco claro. :-(
135663 10 10 10.0
135939 10 10 10.0
5 156331 SPARK-9953: ML Vector, Matrix semantic equality + hashcode ** 10 10 28/11 10.0 Introdução sobre igualdade semântica e boas práticas para implementação de cmp, eq e hash. Análise detalhada das sub-tasks e dos pull request submetidos.
156475 10 10 10.0
157079 10 10 10.0
157209 10 10 10.0
6 157055 HDFS-7947 Fix HDFS unit test failures on Windows ** 10 10 30/11 10.0 Apresentação de falhas do HDFS quando executado em Windows. Descrição de subtasks fechadas e uma em aberto.
155253 10 10 10.0
155981 10 10 10.0
7 154502 SPARK-17133 Improvements to linear methods in Spark ** 10 10 28/11 10.0 Visão em alto nível das subtasks e análise dos pull requests.
155124 10 10 10.0
157888 10 10 10.0
155419 10 10 10.0
9 141876 HADOOP-12177 [Umbrella] Update and extend filesystem specification * 10 9 05/12 9.3 Descrição em alto nível de várias melhorias para o HDFS. Apresentação com atraso.
121192 10 9 9.3
150960 10 9 9.3
10 155616 SPARK-20746 Built-in SQL Function Improvement ** 10 10 30/11 10.0 Descrição detalhada e comparativa das sub-tasks que compõem a umbrella.
158319 10 10 10.0
155170 10 10 10.0
156197 10 10 10.0
11 140765 HDFS-4258 Rename of Being Written Files ** 10 10 30/11 10.0 Descrição de um bug cuja solução envolvia uma umbrella issue destinada a implementação de InodeIDs.
137019 10 10 10.0
136008 10 10 10.0
138889 10 10 10.0
12 158044 HADOOP-14238 [Umbrella] Rechecking Guava's object is not exposed to user-facing APISPARK-21084 Improvements to dynamic allocation for notebook use cases ** 10 9 05/12 9.3 Explicação detalhada das duas issues. Entrega com atraso.
156675 10 9 9.3
154475 10 9 9.3
13 146021 SPARK-14220 Build and test Spark against scala 2.12
10 0 --- 3.0 Escolheram issue, mas não apresentaram... :-(
137531 10 0 3.0
145767 10 0 3.0
151238 10 0 3.0
14 147338 SPARK-18278 SPIP: Support native submission of spark jobs to a kubernetes cluster ** 10 10 28/11 10.0 Descrição detalhada do projeto Kubernetes. Testes com Spark.
146310 10 10 10.0
15 151196 HDFS-8048 Umbrella jira for moving HDFS client implementation to a packageHDFS-9924 [umbrella] Nonblocking HDFS Access ** 10 9 05/12 9.3 Análise de duas issues, de complexidade diferentes. Apresentação com atraso.
16 138507 SPARK-22195 Add cosine similarity to org.apache.spark.ml.linalg.Vectors *** 10 10 28/11 10.0 Progressos na implementação da similaridade entre cossenos, incluindo a parte do código referente a vetores esparsos.
157986 10 10 10.0
156740 10 10 10.0
148077 10 10 10.0
17 154779 SPARK-22510 Exceptions caused by 64KB JVM bytecode or 64K constant pool entry limit ** 10 10 30/11 10.0 Alteraram issue escolhida na fase 1. Reprodução do bug. Acompanharam evolução da issue pela comunidade durante a execução do projeto.
160162 10 10 10.0
155984 10 10 10.0
156188 10 10 10.0
18 157537 HBASE-14918 In-Memory MemStore Flush and Compaction *** 10 10 30/11 10.0 Análise de vantagens, desvantagens e complexidade das subtarefas.
155618 10 10 10.0
19 139511



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