PUC_MINAS_Atividade Objetiva 02_ 07 Soluções para Processamento Paralelo e Distribuído de Dados (2019)

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03/12/2021 15:22 Atividade Objetiva 02: 07. Soluções para Processamento Paralelo e Distribuído de Dados (2019)
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Atividade Objetiva 02
Entrega Sem prazo Pontos 10 Perguntas 5 Limite de tempo Nenhum
Tentativas permitidas Sem limite
Histórico de tentativas
Tentativa Tempo Pontuação
MANTIDO Tentativa 2 2 minutos 10 de 10
MAIS RECENTE Tentativa 2 2 minutos 10 de 10
Tentativa 1 31.149 minutos 2 de 10
 As respostas corretas estão ocultas.
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2 / 2 ptsPergunta 1
Considerando o DFS.
Selecione quais afirmações estão corretas, exceto:
 
Arquivos são raramente atualizados (write-once read-many). Adicionalmente
dados são adicionados para os arquivos;
 
No Hadoop o Name node gerencia o sistema de arquivos (réplicas, blocos, nós
e racks): abrir, fechar, renomear arquivos;
 
O 'Google File System' (GFS) é uma das implementações do DFS, assim como
o HDFS;
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O DFS possui um protocolo de transações distribuídas e pode e é gerenciado
pelos data nodes ;
Letra D:
Justificativa: O DFS não possui mecanismos de controle de transação.
Mesmo se tivesse, todo o gerenciamento é feito pelo name node
(versão hadoop 1.0, por exemplo)
 
2 / 2 ptsPergunta 2
Considerando o algoritmo Map Reduce
São detalhes de funcionamento do Map Reduce, exceto
 
A ordenação e agrupamento das chaves é feito pelo Name Node, que cópia
todos os dados para uma única máquina e faz então toda a ordenação nesta
máquina;
 
O 'Name node' é responsável pela criação das tarefas de Map e Reduce nos
'data nodes'
 
O número de tarefas reduce deve ser mais reduzido, a intenção é evitar a
explosão do número de arquivos gerados pela tarefa map ( um arquivo para
cada reduce)
 
Um conjunto de tarefas do tipo Map é criado, para cada Map existe um ou mais
blocos que serão processados; As tarefas Map vão transformar o dado em um
estrutura chave valor ou tuplas;
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Letra: a
Justificativa: A ordenação não é feita em uma única máquina
2 / 2 ptsPergunta 3
Considerando o algoritmo MAP e REDUCE
Selecione a opção que melhor define o que função MAP faz :
 Gerenciar os dados para eles sejam executados de forma paralela; 
 
Aplica uma função, que deve ser executada de forma independente, em cada
membro de uma estrutura de dados, gerando uma estrutura chave e valor;
 
Coleta e distribuição de dados, além da ordenação e agrupamento das chaves
de acordo com a estrutura da dados definida;
 
Paradigma da programação funcional que pode ser aplicada em problemas
gerais como contagem de palavras, multiplicação de matrizes e processamento
de transações ;
Letra: b
Justificativa: De acordo com as Notas de aula :
De forma geral:
O algoritmo pode ser usado sempre que houver uma lista;
Para cada elemento da lista uma função que a transforme;
Outra função que possa ser aplicada ao conjunto de dados
transformados de forma a agregá-los;
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2 / 2 ptsPergunta 4
Considerando o algoritmo MAP e REDUCE
Selecione a opção que representa a função REDUCE, exceto:
 Agrupar os dados; 
 Fazer compressão nos dados; 
 Ordenar as chaves; 
 Gerar resultado final agrupado; 
Letra: c
Justificativa:
A porção do framework que ordena as chaves finais é feita pelo Name
Node. A função reduce já recebe as chaves ordenadas e agrupadas.
2 / 2 ptsPergunta 5
Considerando o algoritmo Map Reduce
As alternativas apresentam características, exceto:
 
Similar independente da linguagem. É necessário apenas preparar os dados,
escrever a função map e função reduce, para cada caso tratado;
 Excelente para processamento em tempo real; 
 
É indicado para processamentos que envolvem cálculos de matrizes e/ou SQL; 
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 É nativo no Hadoop; 
Letra b:
Justificativa: Map reduce é um algoritmo para processamento em
Batch, não em tempo real;
Pontuação do teste: 10 de 10