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Utilizar uma arquitetura de Big Data para coleta de dados e melhoria do processo de tomada de decisão é um dos grandes desafios do setor industrial. É preciso preciso considerar fatores como escalabilidade, disponibilidade, gerenciamento e segurança. Em setores como o das cooperativas agroindustriais esse desafio é ainda maior uma vez que os dados estão em diferentes formatos e possuem pontos de coletas físicos espalhados por diferentes regiões. Este trabalho apresenta uma arquitetura para gestão e processamento de grandes volumes de dados com uso de algoritmos de Aprendizado de Máquina, baseada no conceito de Edge AI. São utilizadas ferramentas da Apache como o Hadoop, Hive, Scoop e Spark que são configuradas para representar a arquitetura, além do Docker Swarm para virtualizar e distribuir o processamento de dados da mesma. São realizados experimentos para mensurar o speedup da arquitetura, que mostram a capacidade da mesma em realizar tarefas de aquisição e processamento de Big Data.

Big Data; Aprendizado de Máquina; Processamento de Dados; Cooperativa; Agroindustrial.