¿En qué consiste el MapReduce usado por Hadoop? El MapReduce de Hadoop consiste en tomar datos de entrada y transformarlos en pares clave-valor. ...
¿En qué consiste el MapReduce usado por Hadoop?
El MapReduce de Hadoop consiste en tomar datos de entrada y transformarlos en pares clave-valor.
El MapReduce de Hadoop consiste en dividir las tareas en dos fases principales: mapeo y reducción.
El MapReduce de Hadoop consiste en combinar y agrupar los pares clave-valor para obtener los resultados finales.
El MapReduce de Hadoop consiste en procesar eficientemente grandes grupos de datos en clústeres.
El MapReduce de Hadoop consiste en procesar datos de forma paralela y generar pares clave-valor.
El MapReduce de Hadoop consiste en tomar datos de entrada y transformarlos en pares clave-valor.
El MapReduce de Hadoop consiste en dividir las tareas en dos fases principales: mapeo y reducción.
El MapReduce de Hadoop consiste en combinar y agrupar los pares clave-valor para obtener los resultados finales.
El MapReduce de Hadoop consiste en procesar eficientemente grandes grupos de datos en clústeres.
El MapReduce de Hadoop consiste en procesar datos de forma paralela y generar pares clave-valor.
💡 1 Resposta
Ed 
El MapReduce usado por Hadoop consiste en dividir las tareas en dos fases principales: mapeo y reducción. Durante la fase de mapeo, los datos de entrada se transforman en pares clave-valor. Luego, durante la fase de reducción, se combinan y agrupan los pares clave-valor para obtener los resultados finales. Esta técnica permite procesar eficientemente grandes grupos de datos en clústeres y realizar el procesamiento de datos de forma paralela.
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