Clusters Big Data utilizando Raspberry Pi e Apache Hadoop - Uma Quasi-Revisão Sistemática da Literatura - A. Neto, Antônio José; dos Santos, José M.; C. Neto, José A.; Moreno, Edward D. (Anais Estendidos do Simpósio Brasileiro de Engenharia de Sistemas Computacionais (SBESC), 2022)
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.