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ISBN: 978-65-85175-47-0
DOI: 10.5281/zenodo.17095562
Descrição: Estamos em uma era em que os dados crescem em uma velocidade assustadora, e com eles, crescem os desafios de processá-los, com inteligência, agilidade e propósito. Foi nesse contexto que iniciei minha caminhada pelo mundo dos Clusters e, posteriormente, mergulhei na compreensão das bibliotecas de paralelismo, como o Apache Hadoop. O que encontrei foi muito mais do que tecnologia, mas, uma nova maneira de pensar, de dividir e de cooperar.
Este livro nasceu dessa experiência, da vontade de compreender, de montar algo do zero, de ver máquinas que antes operavam sozinhas começarem a cooperarem entre si, de noites em claro tentando entender por que um nó (node) não respondia, de testes incansáveis com arquivos gigantescos, de euforia ao ver tarefas serem divididas e resolvidas em paralelo, como uma orquestra de máquinas em perfeita harmonia.
A primeira vez que vi um cluster funcionando, senti como se estivesse presenciando uma conversa silenciosa entre computadores. E mais do que isso, a uma orquestra de nós (nodes) trocando informações, dividindo tarefas, resolvendo problemas em conjunto. Foi aí que percebi que havia algo quase poético na computação paralela e distribuída.
A Arquitetura de Clusters Beowulf me chamou atenção não pela complexidade, mas pela proposta de usarmos o que temos ao nosso alcance, de reaproveitar e conectar máquinas novas e até mesmo máquinas que estão obsoletas, muitas vezes esquecidas, na maioria dos laboratórios de computação das instituições, em outras palavras, fazer mais com menos. E quando isso se junta com a filosofia da biblioteca Apache Hadoop — uma plataforma aberta, robusta, confiável, escalável e tolerante a falhas, feita para trabalhar com o caos (problemas complexos) e com um grande volume de dados (Big Data) — tudo ganha uma escala maior e mais sentido.
Portanto, este livro não é apenas um manual técnico. É um convite a uma reflexão, a uma narrativa construída a partir da prática, das tentativas frustradas, das pequenas vitórias, das madrugadas tentando entender porque um processo travou ou porque o namenode se recusava a responder. Além disso, trata-se de uma carta aberta a quem, como eu, já se perguntou: “Será que consigo montar um sistema distribuído com poucos recursos?” — a resposta, como você verá neste livro, é sim. E acredite, bem mais simples do que você imagina.
Mas, eu não quero aqui te convencer apenas com argumentos técnicos. Quero te lembrar que, por trás da computação paralela e distribuída, há um princípio profundamente humano: a da colaboração. O Apache Hadoop, com o seu MapReduce e seu sistema de arquivos distribuídos (HDSF), não resolve tudo sozinho — assim como nós, precisa de ajuda para resolver problemas complexos. Mas quando dividimos uma tarefa, onde cada nó (node) do cluster faz a sua parte, o impossível começa a acontecer.
Por isso, ao ler este livro, convido você a ir além das linhas de comando. Preste atenção nas relações entre os componentes do sistema (cluster). Nos detalhes que unem os nós (nodes) de um cluster e, principalmente, da colaboração entre eles. Nos pontos de falha que nos forçam a pensar melhor e refletir sobre uma solução. Dessa forma, a montagem de um Cluster Beowulf, com a utilização da biblioteca Apache Hadoop, não é só sobre desempenho. É sobre como pensamos soluções em rede — na tecnologia e na vida.
Que este livro possa te ajudar a montar, testar, errar e aprender. E que, ao final, você não só tenha um cluster rodando, mas também um novo olhar sobre o que significa construir algo em conjunto e, principalmente, sobre o que é o verdadeiro aprendizado das coisas.
Seja você também um pesquisador, um curioso apaixonado pela computação paralela e distribuída, por arquitetura de computadores. Vamos juntos construir, conectar, inspirar e transformar.
- José Aprígio Carneiro Neto
Autores: João Fernandes Santos Filho e José Aprígio Carneiro Neto
Capítulos
Capítulo 1
Arquiteturas em Cluster
Capítulo 2
Montando um Cluster Beowulf Virtualizado
Capítulo 3
Ferramenta de Gerenciamento do Cluster
Capítulo 4
Visualização Gráfica das Métricas do Cluster
Capítulo 5
Integração entre o Zabbix e o Grafana
Capítulo 6
Algoritmos de Benchmark
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