Ativ 1 Framework JU

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Revisar envio do teste: ATIVIDADE 1 (A1)
GRA0749 FRAMEWORKS PARA BIG DATA BIGD - 202010.ead-4713.01 Unidade 1
Revisar envio do teste: ATIVIDADE 1 (A1) 
Usuário JULIANA DA SILVA DE MIRANDA
Curso GRA0749 FRAMEWORKS PARA BIG DATA BIGD - 202010.ead-4713.01
Teste ATIVIDADE 1 (A1)
Iniciado 18/05/20 18:35
Enviado 20/06/20 20:53
Status Completada
Resultado da tentativa 10 em 10 pontos 
Tempo decorrido 794 horas, 17 minutos
Resultados exibidos Respostas enviadas, Respostas corretas, Comentários
Pergunta 1
Resposta
Selecionada:
MapReduce é uma técnica ou uma forma de programação que se utiliza de duas funções: Map e Reduce.
A ideia central deste paradigma é fazer o mapeamento de um conjunto de dados, executando um
paralelismo desses dados para reduzir o que chamamos de tuplas (conjunto entre chave e valor dos
dados), resultando uma diminuição no tempo de processamento de informação que possui grande volume
de dados.
 
Para que essa técnica seja corretamente empregada em dados reais, é necessário seguir um passo a
passo capaz de gerenciar conjuntos de dados distintos, tornando todos eles em um fluxo único.
Descreva de maneira prática, por meio de uma descrição textual ou de um infográfico, um problema real
onde o MapReduce poderia ser aplicado a fim de solucionar tal problema.
Minha Área
10 em 10 pontos Exibir rubrica
JULIANA DA SILVA DE MIRANDA
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Resposta
Correta:
[Nenhuma]
Feedback da
resposta:
MapReduce é uma técnica que abstrai os detalhes de
paralelização e distribuição do processamento de dados, que pode
ser utilizada em aplicações que necessitem dessas
características, como ocorre com algumas abordagens não triviais,
a exemplo do tratamento do big data e do processamento de
algoritmos de alta complexidade e escalabilidade.
Tais algoritmos podem ser empregados em diversas situações por
exemplo, escolher qual a melhor empresa para investir o capital
(quantia) na bolsa de valores; solucionar problemas de
agendamento e planejamento de recursos; auxiliar na organização
e alocação de turmas a professores, presente na definição de
grades horárias de trabalho; e qualquer situação que necessite
uma boa solução.
Outro exemplo de campo que pode adotar essa técnica é o da
Inteligência Computacional, em especial o dos Algoritmos
Genéticos, que devem tratar uma grande base de dados (a
chamada população de indivíduos) para localizar valores para
uma tomada de decisão. Tais algoritmos exigem um alto custo de
processamento para ser executado em uma única máquina, o que
torna a técnica MapReduce ideal para ser adotada.
Para criar uma população de possíveis respostas para um
problema, usamos um processo evolutivo. Em seguida, combina
as melhores soluções para criar uma nova geração de soluções
que deve ser melhor do que a geração anterior. Portanto, é um
processo iterativo realizado em várias etapas (ou gerações)
constituído das seguintes atividades:
1. Inicialização: É a criação da população inicial para o primeiro
ciclo do algoritmo. A criação envolve produzir um conjunto de
dados pertinentes com o contexto real do problema, podendo ser
gerada aleatoriamente por meio de uma rotina automática;
2. Avaliação: Avalia-se a aptidão das soluções analisando a
resposta de cada uma ao problema proposto;
3. Seleção: Os indivíduos são selecionados para combinação das
características (para a reprodução). A seleção é baseada na
aptidão dos indivíduos;
4. Cruzamento: Características das soluções escolhidas são
recombinadas, gerando novos indivíduos;
5. Mutação: Características dos indivíduos resultantes do
processo de reprodução são alteradas;
6. Atualização: Os indivíduos criados na iteração da etapa
corrente são inseridos na população que será tratada na próxima
iteração;
7. Finalização: Verifica se as condições de encerramento da
evolução foram atingidas.
Olá estudante,
A sua resposta contemplou base conceitual para contribuir na construção
do conhecimento.
 
Siga em frente e bons estudos!
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Terça-feira, 23 de Junho de 2020 19h25min40s BRT
Atenciosamente,
Tutoria Laureate
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