Trabajo practico para la materia Programación Concurrente en el cual se implementa un programa en Rust para procesar datasets de PUBG y obtener estadísticas sobre jugadores y armas, utilizando concurrencia con el modelo Fork-Join.

El objetivo del trabajo práctico es analizar un dataset con dumps de partidas de PUBG (disponible en Kaggle) para generar estadísticas sobre:

1. Top 10 de armas más usadas para matar (killed_by), con el porcentaje de muertes respecto al total y el promedio de distancia entre asesino y víctima.
2. Top 10 de jugadores con más muertes (killer_name), con la cantidad total de muertes y el top 3 de armas más usadas por el jugador, con porcentaje de uso.

La idea es aprovechar la concurrencia en Rust para procesar múltiples archivos CSV.

Requisitos

1. Rust stable (última versión).
2. Funciona en Unix / Linux.
3. No se permiten crates externos salvo serde_json para manejo de JSON.
4. Código libre de warnings de compilador y clippy.
5. Uso de cargo fmt y documentación con cargo doc.
6. Cada struct/funcción en archivo independiente.

Se puede acceder al enunciado del trabajo practico.

Compilar y ejecutar el programa:

cargo run <input-path> <num-threads> <output-file-name>

Donde:

1. <input-path>: Directorio con archivos .csv.
2. <num-threads>: Cantidad de threads para procesamiento concurrente.
3. <output-file-name>: Nombre del archivo de salida JSON.

cargo run ~/Downloads/dataset/deaths 4 output.json

El formato de salida con el dataset completo debe ser igual a la del archivo expected_output.json, sin importar el orden de aparición de las keys en los mapas.

Se utiliza el modelo Fork-Join:

1. Cada archivo CSV se procesa de manera paralela en threads separados.
2. Luego se combinan los resultados parciales usando las funciones merge_killers y merge_weapons_stats.

La cantidad de threads se puede ajustar por argumento de línea de comando.