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With the tremendous growth of big data time series, the efficient filtering and retrieval of large volumes of spatial and temporal data have become one of the biggest challenges for big data time series processing. Although some big data systems have been proposed to tackle these problems, none of them is considered a clear winner for all possible scenarios. This paper presents the SmarT search engine, a machine learning based solution that chooses the best big data system for filtering and retrieval of spatial and temporal data on the fly. In a detailed experimental evaluation, considering the Apache Spark, Elasticsearch, and SciDB big data systems, SmarT was able to reduce the response time in up to 22%. Resumo. Com o aumento do volume de dados de séries temporais na era de Big Data, a filtragem e recuperação eficiente de um grande volume de dados, utilizados como entrada no processamento de séries temporais, são uns dos maiores desafios da área. Diversos sistemas de Big Data foram criados para lidar com estes desafios, mas nenhum possui o melhor desempenho de filtragem e recuperação de dados em todos os cenários com filtros espaciais e temporais. Este trabalho apresenta o motor de busca SmarT que utiliza algoritmos de aprendizado de máquina para escolher, em tempo real, o melhor sistema Big Data para filtrar e recuperar os dados de séries temporais. O trabalho avalia o Apache Spark, Elasticsearch e SciDB e mostra uma redução de quase 22% do tempo de resposta utilizando o SmarT.

SmarT: Uso de Aprendizado de Máquina para Filtragem e Recuperação Eficiente de Dados Espaciais e Temporais em Big Data