Ciências_de_Dados_teorico(02)

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Ciência de Dados
Material Teórico
Responsável pelo Conteúdo:
Prof.ª Lucia Contente Mós
Revisão Textual:
Prof.ª Dr.ª Selma Aparecida Cesarin
Produção e Armazenamento de Dados
• Estamos Produzindo de Dados;
• Pré-Processamento dos Dados;
• Armazenamento de Dados.
• Entender como os grandes volumes de dados são produzidos, como os dados transfor-
mam-se em informações e, por consequência, como se chega ao conhecimento;
• Conhecer as etapas de descobrimento do conhecimento;
• Conhecer e determinar diretrizes, objetivos e requisitos dos processos ETL;
• Conhecer e Identifi car a infraestrutura para o armazenamento de dados.
OBJETIVOS DE APRENDIZADO
Produção e Armazenamento de Dados
Orientações de estudo
Para que o conteúdo desta Disciplina seja bem 
aproveitado e haja maior aplicabilidade na sua 
formação acadêmica e atuação profissional, siga 
algumas recomendações básicas:
Assim:
Organize seus estudos de maneira que passem a fazer parte 
da sua rotina. Por exemplo, você poderá determinar um dia e 
horário fixos como seu “momento do estudo”;
Procure se alimentar e se hidratar quando for estudar; lembre-se de que uma 
alimentação saudável pode proporcionar melhor aproveitamento do estudo;
No material de cada Unidade, há leituras indicadas e, entre elas, artigos científicos, livros, vídeos 
e sites para aprofundar os conhecimentos adquiridos ao longo da Unidade. Além disso, você tam-
bém encontrará sugestões de conteúdo extra no item Material Complementar, que ampliarão sua 
interpretação e auxiliarão no pleno entendimento dos temas abordados;
Após o contato com o conteúdo proposto, participe dos debates mediados em fóruns de discus-
são, pois irão auxiliar a verificar o quanto você absorveu de conhecimento, além de propiciar o 
contato com seus colegas e tutores, o que se apresenta como rico espaço de troca de ideias e de 
aprendizagem.
Organize seus estudos de maneira que passem a fazer parte 
Mantenha o foco! 
Evite se distrair com 
as redes sociais.
Mantenha o foco! 
Evite se distrair com 
as redes sociais.
Determine um 
horário fixo 
para estudar.
Aproveite as 
indicações 
de Material 
Complementar.
Procure se alimentar e se hidratar quando for estudar; lembre-se de que uma 
Não se esqueça 
de se alimentar 
e de se manter 
hidratado.
Aproveite as 
Conserve seu 
material e local de 
estudos sempre 
organizados.
Procure manter 
contato com seus 
colegas e tutores 
para trocar ideias! 
Isso amplia a 
aprendizagem.
Seja original! 
Nunca plagie 
trabalhos.
UNIDADE Produção e Armazenamento de Dados
Estamos Produzindo de Dados
Vivemos na Era da Informação e isso significa que a Humanidade gera milhões e 
milhões de dados todos os dias e esse volume permanece em constante crescimento. 
Para termos uma ideia desse crescimento, a quantidade de usuários da Internet, 
no mundo todo, nos últimos 20 anos, passou de 16 milhões de pessoas para apro-
ximadamente 2,8 bilhões. 
A quantidade de buscas diárias no Google ultrapassa 5 bilhões, são escritas 500 
milhões de mensagens no twitter por dia e vistas 200 milhões de horas de vídeos 
no YouTube por dia, conforme se vê na Figura 1.
Figura 1 – Crescimento dos Usuários da Internet
Fonte: CASTRO, 2016
Desafio do crescimento
Observando-se a Figura e analisando os dados, chega-se à conclusão de que 
vivemos em tempos de crescimento de volume de dados exponenciais. Encontrar e 
acessar fontes de informação, pessoas, produtos e serviços não é mais problema; 
na verdade, o desafio atual é gerenciar, armazenar, processar e extrair conhecimen-
to a partir dessa quantidade quase que ilimitada de dados.
Se perguntássemos: onde os dados são armazenados? uma primeira resposta 
seria: na nuvem, onde os recursos de hardware e software são compartilhados por 
meio de uma rede, via de regra, a Internet, e os usuários podem acessar as aplica-
ções hospedadas em servidores remotos utilizando browsers, desktops, aplicativos 
móveis, etc. 
Os dados também podem ser armazenados “no chão”, ou seja, em servidores 
locais dentro das Empresas, mas é importante saber que essa solução é muito cara 
e dispendiosa. 
As, empresas, vem ampliando de forma significativa, seus Bancos de Dados, in-
vestindo em armazenamento, disponibilidade, qualidade e monitoramento dos dados. 
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E é diante desse cenário, de verdadeira inundação de dados, que surge a neces-
sidade de se fazer a mineração de dados, como um processo sistemático, interativo 
e iterativo, de preparação e extração de conhecimentos a partir de grandes Bases 
de Dados.
Dados x Informação x Conhecimento
Dado
É o menor elemento a ser armazenado. É algo que sozinho não tem sentido.
Observe:
Tabela 1 – Exemplo de Dados
21/08/1976 É somente uma data, não traz nenhum significado e nem entendimento.
30 graus Temperatura do que?
Poucas Poucas o que?
Perceba que somente o dado, quando analisado sozinho, não traz nenhum significado.
Informação
É o que obtemos do resultado da operação com o dado.
Observe:
Tabela 2 – Exemplo de Informação
Data de Nascimento: 21/08/1976 – Data Atual Idade
Temperatura do ar: 30 graus Se a temperatura do ar for maior que 22 graus, então, o dia está quente.
Quantidade de nuvens: poucas Se há poucas nuvens no céu, significa que a probabilidade de chover é baixa.
Note que todas as informações obtidas são resultados de operações com os da-
dos armazenados.
Conhecimento
Ocorre quando utilizamos a informação para chegar a alguma conclusão ou, até 
mesmo, reconhecer algum tipo de comportamento/padrão.
Por exemplo: como o dia está quente e a probabilidade de chover é baixa, irei 
à praia.
Diante desse conhecimento, é possível tomar uma série de ações, por exemplo, 
uma Empresa de roupas de praia pode reforçar seu estoque ou enviar comunica-
ções de promoções ou, ainda, criar ações de marketing etc.
É importante ressaltar que só se conseguiu chegar ao conhecimento porque 
os dados foram armazenados. Seguir essa sequência dados → informação → co-
nhecimento é fundamental para que a Ciência de Dados tenha sucesso, ou seja, 
assertividade nas decisões.
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UNIDADE Produção e Armazenamento de Dados
Banco de Dados
Seleção
Transformação
Mineração
Análise do
Resultado
Pré-processamento
Limpeza
Mineração: Etapa Central do Processo
de Descoberta de Conhecimento
Conhecimento
Figura 2 – Etapas da Descoberta do Conhecimento
Pré-Processamento dos Dados
A produção dos dados começa com o processo de ETL (Extração, Transforma-
ção e Carga).
Processo de Extração 
Trata-se de extrair as informações de sistemas legados. Muitas podem ser as fon-
tes de dados como, por exemplo: Banco de Dados relacionais, Sistemas Erp, Redes 
Sociais, vídeos, áudios, planilhas, documentos etc. 
Essa extração leva os dados para uma área de trabalho chamada de área de staging, 
que é dedicada para que se possa trabalhar e aplicar técnicas aos dados coletados.
Aplicativos
Operacionais
Data Mark
Dados Externos
Equipamentos
de Automação
Software de
Automação de
Escritórios
E
T
L
FONTES DE
DADOS
EXTRAÇÃO,
TRANSFORMAÇÃO E
CARREGAMENTO
DATA
WAREHOUSE
EXPLORAÇÃO
Data Mining
Figura 3 – Processo ETL
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Acesso aos Dados – Fonte Banco de Dados
Esse tipo de acesso ocorre para dados estruturados. São os dados que contém 
uma organização para serem recuperados. Armazenados em tabelas com linhas e 
colunas que identificam diversos pontos sobre aquela informação e tornam o traba-
lho da Tecnologia mais fácil e simples.
Os dados nos sistemas fontes podem ser disponibilizados como: Banco de Dados 
ou arquivos (geralmente, do tipo texto). No caso de Banco de Dados, são criadas 
views e tabelas. Existem ferramentas que automatizam esse processo, chamadas 
ferramentas ETL.
As vantagens de ser fazer a extração quando a fonte é o Banco de Dados são:
• Flexibilidade e facilidade para extrair os dados;
• Uso da linguagem SQL;
• Possibilidade de usar vários tipos de filtros;
• A formatação dos dados já ocorre na própria consulta.
As desvantagens na utilizaçãono Banco de Dados é que quando comparado à extra-
ção de um arquivo .txt, a performance é menor além de ser necessária a utilização de vá-
rios tipos de conexões, caso haja vários tipos de Bancos de Dados como fonte de dados.
Acesso aos Dados – Outras Fontes
Esse tipo de acesso ocorre para dados não-estruturados que são documentos 
de texto, áudios, vídeos, textos das Redes Sociais, “curtidas”, quantidade de “likes”, 
mensagens do twitter, por exemplo, que não pertencem a uma estrutura de dados. 
Extração Transformação e Carga Data
Warehouse
Staging
Area
Figura 4 – Vários tipos de Fontes de Dados
Os arquivos podem ser do tipo texto, .xml, .csv ou, ainda, delimitados por algum 
tipo de caracter como por exemplo “-“. 
Os arquivos são uma boa forma de extrair e manipular dados, as ferramentas de 
ETL aceitam e trabalham muito bem com arquivos. 
Eles têm performance superior aos Bancos de Dados. No entanto, é necessário 
prestar muita atenção ao formato dos dados e das máscaras, além das variações 
que podemos encontrar para o mesmo tipo de registro.
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UNIDADE Produção e Armazenamento de Dados
Exemplo do uso de Ferramentas ETL, para extração de dados
Neste exemplo, iremos usar a ferramenta ETL Power BI.
Tabela 3 – Amostra de Fonte de Dados – Planilha – Arquivo no formato .xls
Segment Country Product Discount Units Sold Manufactoring Price Sale Price Gross Sales
Government Canada Carretera None 1618,5 $ 3,00 $ 20,00 $ 32.370,00
Government Germany Carretera None 1321 $ 3,00 $ 20,00 $ 26.420,00
Midmarket France Carretera None 2178 $ 3,00 $ 20,00 $ 32.670,00
Midmarket Germany Carretera None 888 $ 3,00 $ 20,00 $ 13.320,00
Midmarket Mexico Carretera None 2470 $ 3,00 $ 20,00 $ 37.050,00
Discounts Sales COGS Profit Date Month Number Month Name Year
$ - $ 32.370,00 $ 16.185,00 $ 16.185,00 01/01/2014 1 January 2014
$ - $ 26.420,00 $ 13.210,00 $ 13.210,00 01/01/2014 1 January 2014
$ - $ 32.670,00 $ 21.780,00 $ 10.890,00 01/06/2014 6 June 2014
$ - $ 13.320,00 $ 8.880,00 $ 4.440,00 01/06/2014 6 June 2014
$ - $ 37.050,00 $ 24.700,00 $ 12.350,00 01/06/2014 6 June 2014
1. Abra o Power Bi;
2. Clique em obter Dados;
3. Selecione Arquivos.
Figura 6Figura 5
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4. Navegue até o arquivo no seu computador e escolha Abrir.
Figura 7
5. Clique em carregar.
Figura 8
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UNIDADE Produção e Armazenamento de Dados
Staging Area
Esta área serve como local intermediário entre as fontes de dados e o armazena-
mento. Nesse local, serão realizadas todas as limpezas e transformações de dados 
necessárias. Também é aqui que os dados ficaram armazenados para ser mantido 
um histórico, para possíveis reprocessamentos, conferências e auditorias.
Além disso, a staging area é utilizada em processos de recuperação, backup, 
auditoria e rastreabilidade:
• Processo de recuperação: caso haja um erro nas últimas 100 linhas de uma 
carga de 10 milhões que foi realizada no DW, não é necessário desfazer toda 
a carga, pois as 100 linhas corretas estão na Staging Area;
• Processo de Backup: com a Staging Area, é gerado um backup de todas as 
fontes de dados;
• Processo de Auditoria: por ter um armazenamento histórico dos dados, é pos-
sível verificar qual foi a carga de dados realizada no último mês, por exemplo;
• Processo de Rastreabilidade: como a Staging Area vai receber todos os da-
dos, é possível investigar que tipo de processo ETL está apresentando algum 
tipo de problema.
Como é possível notar, a Staging Area exerce função fundamental no processo 
de ETL, daí é de suma importância criar essa área; geralmente, é um Banco de 
Dados, ou um tablespace.
Processos de Transformação/Limpeza
As principais atividades de transformação são: limpeza dos dados, garantir a quali-
dade dos dados (Data Quality), descarte dos dados inválidos e padronização dos dados.
• Processo de limpeza dos dados: garantir as propriedades das colunas, ga-
rantir as estruturas de dados, garantir dados preenchidos e regras dos dados, 
garantir regras de negócio e armazenar o dado limpo. Alguns exemplos de 
problemas com os dados fontes que precisam de limpeza:
 » Colunas em que faltam valores;
 » Zeros substituem os valores que faltam;
 » Faltam dados que você sabe que deveriam estar ali;
 » Linhas ou valores estão duplicados;
 » Formatos de datas estão inconsistentes;
 » Unidades não estão especificadas;
 » Nomes de campos estão ambíguos;
 » Números foram guardados como texto.
• Processo de qualidade dos dados: dados corretos com nomes e descrições, 
os dados não podem ser ambíguos, todos os dados devem ser únicos, os dados 
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devem ser consistentes de acordo com as regras definidas e, por fim, os dados 
devem ser completos como, por exemplo, endereço. Exemplos de dados com 
qualidade:  inexistência de dados duplicados, conhecimento do número exato de 
clientes, obtenção de uma visão única de cliente ou a segmentação de clientes;
• Processo de padronização dos dados: padronizar os dados da coluna das 
dimensões, padronizar e garantir regras de indicadores, garantir as regras de 
negócio para as colunas, padronizar métricas e tipos de dados. Um exemplo 
de dado padronizado, no item regra de negócio, seria: suponha que na Empre-
sa nenhum funcionário pode ganhar menos de 1 salário mínimo. Se os dados 
de salário estiverem padronizados, não se deve encontrar nenhum salário nulo 
ou inferior ao salário mínimo estabelecido. É importante ressaltar que embora 
a regra de negócio se refira ao salário, não é possível fazer a padronização na 
coluna salário sem verificar e padronizar a coluna data de pagamento.
Exemplo do uso Ferramenta ETL para Transformação de Dados
Clique em Editar Consultas para visualizar os dados carregados.
Figura 9
Nesta seção, é possível, fazer todas as alterações nos dados, como, por exemplo:
• Formatar os dados: clique em formato, clique em maiúsculas:
Figura 10
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UNIDADE Produção e Armazenamento de Dados
Figura 11
Figura 12
• Alterar os nomes das colunas: clique em mudar o nome; por exemplo, de 
units sold para unidades vendidas:
Figura 13
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Figura 14
• Fazer as transformações dos dados;
Por exemplo, vamos trocar na coluna discount band o valor None por Nenhum:
Figura 15
Figura 16
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UNIDADE Produção e Armazenamento de Dados
• Fazer agrupamentos de dados: selecione a coluna e clique em agrupar por:
Figura 17
• Fazer operações aritméticas: clique em padrão; clique em porcentagem:
Figura 18
Figura 19
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19
Figura 20
• Gerar análises estatísticas, entre outras: clique em estatísticas; clique em soma:
Figura 21
Figura 22
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UNIDADE Produção e Armazenamento de Dados
Figura 23
Staging Area II
Embora não seja obrigatória, recomenda-se, fortemente, que esta área seja cria-
da, pois é o local em que todos os dados já estão limpos, tratados e padronizados. 
Nesse momento, todos os dados estão prontos para fazer o armazenamento.
Armazenamento de Dados
Processo de Load/Carga – Forma de 
Armazenamento de dados estruturados
A carga dos dados consiste em fisicamente estruturar e carregar os dados para 
dentro da camada de apresentação seguindo o modelo dimensional. 
Dependendo das necessidades da Organização, esse processo varia amplamente. 
Alguns data warehouses podem substituir as informações existentes semanalmente, 
com dados cumulativos e atualizados, ao passo que outro DW (ou até mesmo outras 
partes do mesmo DW) podem adicionar dados a cada hora. 
A latência e o alcance de reposição ou acréscimo constituem opções de projetos 
estratégicos que dependem do tempo disponível e das necessidades de negócios. 
A etapa de carga ocorre em sequência com a de transformação. Assim que são 
efetuados os tratamentos necessários nos dados, a carga no DW é iniciada. Essa 
fase se resume na persistência dos dados na base consolidada.
Nesse momento, ocorre a carga das tabelas dimensões, das tabelas fato e suas 
variações, sendo que a carga deve ocorrer nessa ordem, ou seja, primeiro se faz a 
carga de todos osdados das dimensões e depois os dados das fato.
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Constitui-se do armazenamento físico dos dados oriundos dos Sistemas Opera-
cionais da Empresa e externos, permitindo um acesso mais rápido e seguro aos 
dados do Data warehouse, além de prover maior flexibilidade de tratamento e 
facilidade de manipulação.
Com a realização da carga, é proporcionada a interação com os usuários finais 
por meio de ferramentas visuais tradicionais, tais como sistemas de planilhas de 
cálculo e browsers, entre outras.
Também devem ser criados e mantidos os metadados que descrevem os dados e 
a organização do Sistema, podem ser, ainda, fórmulas utilizadas para cálculo, des-
crições das tabelas disponíveis aos usuários, descrições dos campos das tabelas, per-
missões de acesso e informações sobre os administradores do sistema, entre outras.
Infraestrutura para armazenamento de dados
A computação em nuvem é a grande ferramenta para armazenamento de dados, 
pois as nuvens públicas têm alto poder de suportar volumes de dados enormes e as 
características de elasticidade que as nuvens permitem, quando necessário, é possí-
vel acionar servidores extras para atender à demanda de crescimento do momento.
Na realidade, outra solução de armazenamento de dados fora da nuvem, nos 
dias de hoje, é praticamente inviável, devido ao alto custo de criação e manutenção.
O modelo de computação em nuvem é uma solução que se adéqua às necessida-
des de armazenamento de dados, pois acompanha a imprevisibilidade do montante 
de dados que poderá ser tratado. 
A nuvem ajusta-se automaticamente à capacidade de armazenamento e pro-
cessamento que varia imensamente de acordo com o negócio, tempo, condições 
estabelecidas etc. 
Os grandes provedores de nuvens como Amazon, Azure e Google possuem 
serviços como:
• Data-warehouse-as-a-service;
• BigData-as-a-service.
Com o oferecimento desse tipo de serviço, o custo do armazenamento de dados 
torna-se mais barato, proporcionando que qualquer porte de Empresa possa mon-
tar um DW e um Big Data. 
Um exemplo disso é o da Etsy, site de e-commerce especializado em produtos de 
artesanato e artigos de época, que já tem mais de onze milhões de usuários, resul-
tando em 25 milhões de visitantes únicos e 1,1 bilhões de visualizações de páginas. 
Hoje, o Etsy captura mais de 5GB de dados por dia. Este imenso volume de 
dados é analisado em uma nuvem pública para entender melhor o comportamento 
dos seus clientes e realizar análises preditivas. 
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UNIDADE Produção e Armazenamento de Dados
Assim, o Etsy consegue determinar quais os produtos que melhor se adequam 
ao gosto de um determinado cliente. E não precisa instalar grandes servidores para 
fazer essa análise. A Etsy utiliza a nuvem e paga apenas pelo tempo necessário 
para realizar a tarefa.
Outro motivo para o uso da nuvem, no armazenamento de dados é a velocidade de 
processamento. Existem situações em que o processamento de dados e o resultado da 
análise deve ser praticamente em tempo real. Por exemplo, a análise das condições 
de trânsito, com o objetivo de impedir ou pelo menos minimizar a ocorrência 
de congestionamentos. 
Se a infraestrutura não estiver disponível ou, ainda, não fizer o processamento 
de dados rápido o suficiente, o impacto da falta de informações e, por consequ-
ência, a geração do conhecimento, refletirão em engarrafamentos enormes que 
afetam – e muito – a qualidade de vida de várias pessoas.
Armazenamento de dados não estruturados
Como verificamos no item anterior, a nuvem é o melhor e talvez o único recurso que 
temos atualmente para o armazenamento de dados estruturados ou não estruturados. 
Mas agora, surge a seguinte questão: como esses dados ficam armazenados na 
nuvem? E como achar o dado que estamos procurando de forma rápida? 
Para responder a essas questões, são utilizadas estruturas como o Haddop 
e MapReduce.
Haddop
A tecnologia Haddop é uma combinação de dois projetos separados, que são 
o Haddop e o MapReduce, que se trata de um processamento paralelo Haddop 
Distributed File System (HDFS) e do MapReduce, que é um algoritmo que a 
Google criou para acelerar as pesquisas endereçadas em seu buscador, ou seja, 
o Haddop armazena os dados e o MapReduce encontra esses dados de forma 
muito rápida.
Os dados no HDFS (Haddop) são divididos em pequenos pedaços, chamados 
Blocos, geralmente com tamanho de 64MB cada Bloco, e distribuídos por vários 
servidores clusterizados. 
Desse jeito, o processamento dos dados é muito mais veloz, pois, ao invés de 
fazer uma busca sequencial, faz-se uma busca em paralelo, acessando vários blocos 
espalhados pelos servidores, ao mesmo tempo.
Paralelizar um algoritmo é executar partes diferentes dele em unidades de pro-
cessamento diferentes e obter um menor tempo de execução.
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D
A
D
O
S
in1
in2
in3
in4
in5
in6
in7
out1
out2
out3
out4
out5
out6
out7
D
A
D
O
S
P
R
O
C
E
S
S
A
D
O
S
Figura 24 – Conceito de Paralelização
MapReduce
O modelo MapReduce possui a abstração que permite que o usuário seja isolado 
da camada de paralelização. 
A paralelização depende da implementação do modelo MapReduce. É na im-
plementação que devem estar garantidas as propriedades do Sistema (integridade, 
disponibilidade, controle de acesso, não-repúdio, confidencialidade, autenticação 
e privacidade).
A base de aplicação do MapReduce consiste em dividir e processar conjuntos de 
dados com o uso das funções Map e Reduce.
O Algoritmo MapReduce tem duas funções: Map e Reduce:
• Função Map: a função map (chave, valor) recebe como parâmetro de entra-
da um par (chave, valor) e emite na saída um par (chave intermediária, valor 
intermediário);
• Função Reduce: a função Reduce (chaveInt, valoresint) recebe o conjunto de 
valores intermediários valoresInt (saídas da função map) que estão associados 
à mesma chave intermediária chaveInt e emite como saída os valores finais na 
saída para a mesma chave.
O processamento realizado por essas funções é dividido em três etapas:
1. Etapa inicial: consiste em realizar as tarefas de mapeamento;
2. Etapa intermediária: os dados são recolhidos das tarefas de mapeamen-
to, agrupados e disponibilizados para as tarefas de redução;
3. Etapa de redução: na qual são executadas várias tarefas de redução, como 
agrupamento de valores comuns e geração à saída da aplicação.
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UNIDADE Produção e Armazenamento de Dados
Map 1
Map M
Reduce 1
Reduce R
Input data
Piece 1
k1 v1
k2 v2
k2 v3
Piece M
Partition 1
Partition R
Partition 1
Partition R
Intermediate data Output data
Figura 25 – Aplicação do MapReduce
Exemplo de Aplicação do MapReduce
• Problema: contar o número de vezes em que uma palavra aparece em uma 
grande coleção de documentos:
Figura 26 – Pseudocódigo da função Map
Fonte: CASTRO, 2016
Figura 27 – Pseudocódigo da função Reduce
Fonte: CASTRO, 2016
Como podemos ver no pseudocódigo das Figuras 26 e 27, cada chamada da 
função Map recebe como entrada o conteúdo de um dos documentos da coleção.
Para cada palavra do documento de entrada, a função Map emite o valor “1” 
associado à chave que representa a palavra em questão.
Cada chamada da função Reduce recebe como entrada uma palavra e um ite-
rador para todos os valores emitidos pela função Map, associados com a palavra 
em questão.
Todos os valores são, então, somados em uma linha contendo a palavra e seu 
total de ocorrências.
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Material Complementar
Indicações para saber mais sobre os assuntos abordados nesta Unidade:
 Livros
Banco de dados: projeto e implementação
MACHADO, F. N. R. Banco de dados: projeto e implementação. São Paulo: Érica, 
2004. 398p.;
Projeto de banco de dados: uma visão prática
MACHADO, F. N. R.; ABREU, M. P. de. Projeto de banco de dados: uma visão 
prática. 15.ed. São Paulo: Érica, 2007. 300p.;
OCA ORACLE DATABASE 11G – ADMINISTRAÇAO I
WATSON, J. OCA ORACLE DATABASE 11G – ADMINISTRAÇAO I. São Paulo: 
Bookman Companhia, 2009;
OCP ORACLE DATABASE 11G – ADMINISTRAÇAO II
BRYLA, B. OCP ORACLE DATABASE11G – ADMINISTRAÇAO II. São Paulo: 
Bookman Companhia, 2009;
OCP ORACLE DATABASE 11G – ADMINISTRAÇAO II
RAMKLASS, R.; WATSON, J. OCA ORACLE DATABASE 11G - FUNDAMENTOS 
I AO SQL. São Paulo: Alta Books, 2009;
Projetando e Administrando Banco de Dados SQL Server 2000 .net: Como Servidor Enterprise
PATTON, R.; OGLE, J. Projetando e Administrando Banco de Dados SQL Server 
2000 .net: Como Servidor Enterprise. Tradução de Andréa Barbosa Bento; Cláudia 
Reali; Lineu Carneiro de Castro. Rio de Janeiro: Alta Books, 2002. 792p.
25
UNIDADE Produção e Armazenamento de Dados
Referências
BECKER, J. L. Estatística básica:  transformando dados em informação. Porto 
Alegre: Bookman, 2015.
CASTRO, L. N. de. Introdução à mineração de dados: conceitos básicos, algo-
ritmos e aplicações. São Paulo: Saraiva, 2016.
DATE, C. J. Introdução a sistemas de bancos de dados. Tradução de Daniel 
Vieira. Revisão técnica Sérgio Lifschitz. Rio de Janeiro: Elsevier, 2003. 865p.
ELMASRI, R.; NAVATHE, S. B. Sistemas de Banco de Dados. Tradução de Ma-
rília Guimarães Pinheiro et al. Revisão técnica Luis Ricardo de Figueiredo. 4.ed. 
São Paulo: Pearson Addison Wesley, 2005. 724p.
______. Sistemas de Banco de Dados. 6.ed. São Paulo: Pearson, 2011.
GILLENSON, M; L. Fundamentos de sistemas de gerência de Banco de Dados. 
Tradução de Acauan Fernandes; Elvira Maria Antunes Uchoa. Rio de Janeiro: LTC, 
2006. 304p.
KWECKO, V. et al. Ciência de dados aplicada na análise de processos cogniti-
vos em grupos sociais: um estudo de caso. In: BRAZILIAN SYMPOSIUM ON 
COMPUTERS IN EDUCATION (SIMPÓSIO BRASILEIRO DE INFORMÁTICA 
NA EDUCAÇÃO-SBIE). Rio Grande do Sul, 2018. Anais [...] Rio Grande do Sul 
2018, p. 1543.
SILBERSCHATZ, A.; KORTH, H. F.; SUDARSHAN, S. Sistema de Banco de 
Dados. Tradução de Daniel Vieira. Revisão técnica Luis Ricardo de Figueiredo; 
Caetano Traina Jr. 3. ed. São Paulo: Pearson Makron Books, 2007. 778p.
26