Gabarito disponível
Texto-base:
Julgue os itens a seguir, referentes a conceitos relacionados a MapReduce e a processamento em lote.
MapReduce é uma técnica de processamento de dados massivos que divide as operações em duas fases, map e reduce, e utiliza o processamento paralelo para executar cada fase de forma independente em diferentes nós de um cluster.
Julgue os itens a seguir, referentes a conceitos relacionados a MapReduce e a processamento em lote.
MapReduce é uma técnica de processamento de dados massivos que divide as operações em duas fases, map e reduce, e utiliza o processamento paralelo para executar cada fase de forma independente em diferentes nós de um cluster.
Descrição correta do modelo MapReduce: fases map e reduce paralelizadas em cluster.
O MapReduce divide o processamento em duas fases, map e reduce. Cada fase é executada em paralelo por várias tarefas distribuídas nos nós de um cluster, sendo cada tarefa independente das demais dentro da sua fase. Há uma etapa intermediária de shuffle/sort entre as fases. O item está certo.
Análise das alternativas
A) Certo – correto, conforme o gabarito. B) Errado – incorreto: a descrição está de acordo com o modelo.
Referência: Dean e Ghemawat (2004), MapReduce: Simplified Data Processing on Large Clusters.
Resolução comentada do VaiConcursos.