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: Anais Estendidos do XII Simpósio Brasileiro de Engenharia de Sistemas ComputacionaisDO - 10.5753/sbesc_estendido.2022.228147, 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.