Question

Analise as afirmativas:
I. MapReduce é o termo usado para se referir a uma família de projetos relacionados, que compõe a infraestrutura para computação distribuída e de larga escala de processamento, que usa o conceito de Big Data;
II. Modelo de MapReduce divide o processamento em mapas e o divide em fases, cada fase se baseia em um par de chave/valor usado como entrada e saída para o processo;
III. A biblioteca de software Apache Hadoop é um framework que permite o processamento distribuído de grandes conjuntos de dados em clusters de computadores que utilizam modelos de programação simples;
Selecione a correta alternativa quanto às afirmativas:

a.
I – correta, II – correta e III - correta.

b.
I – incorreta, II – correta e III - correta.

c.
I – correta, II – incorreta e III - correta.

d.
I – correta, II – correta e III - incorreta.

e.
I – incorreta, II – incorreta e III - incorreta.

Answer 1

Resposta: B

Explicação:

Map Reduce é um modelo que divide o processamento em mapas, fases e cada fase se baseia em chaves com valor de entrada e saida.

Software Apache Hadoop é um framework que processa grandes conjuntos de dados em clusters que utilizam modelos de programação simples.

Answer 2

Sobre o texto MapReduce, as afirmações corretas são:

B) I – incorreto, II – correto e III – correto.

O que é MapReduce?

O MapReduce é basicamente uma ferramenta com um modelo de programação, que permite o processamento massivo de dados num algoritmo paralelo e distribuído. O modelo paralelo permite que os dados sejam lidos muito rapidamente, reduzindo as oportunidades de perda de informações.

Ao mesmo tempo, oferece um modelo de programação muito eficiente, pois o processamento é feito por uma combinação de fatores incluídos em diferentes discos.

O MapReduce é composto por três etapas:

1. Map: Cada nó escravo (trabalhador) aplica a função map aos dados locais e grava a saída no armazenamento temporário. Um nó mestre garante que apenas uma cópia dos dados de entrada redundantes seja processada.
2. Embaralhação: Os trabalhadores redistribuem os dados com base nas chaves de saída (produzidas pela função map), para que todos os dados pertencentes a uma chave sejam encontrados no mesmo nó do trabalhador.
3. Reduzir: Os nós do trabalhador agora processam cada grupo de dados de saída, por chave, em paralelo.

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