Antônio José A. Neto, J. M. Dos Santos, José A. C. Neto, E. D. Moreno
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Clusters Big Data utilizando Raspberry Pi e Apache Hadoop - Uma Quasi-Revisão Sistemática da Literatura
Este trabalho tem como objetivo identificar como estão sendo desenvolvidos os clusters big data de baixo custo, utilizando Raspberry Pi e Apache Hadoop, e como os mesmos estão sendo validados e monitorados. Para tal fim, foi elaborada uma Quasi-Revisão Sistemática da Literatura (QRSL), resultando em 9 artigos relevantes aptos a responder 3 questões de pesquisa. A QRSL identificou que os modelos de Raspberry Pis mais utilizados no desenvolvimento dos clusters são a Raspberry Pi 4B e a Raspberry Pi 2B, e que para sua validação os benchmarks Terasort e Wordcount são os mais citados na literatura, seguidos da abordagem original do Map Reduce e o TestDFSIO. As 3 únicas ferramentas encontradas para monitoramento dos recursos do cluster foram a Ganglia, Grafana e a Prometheus.
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