Logo Passei Direto
Buscar
Existem ferramentas, frameworks, API e plataformas que permitem a realização do processamento distribuído de dados, como o modelo de programação MapReduce. O MapReduce é um modelo de programação amplamente utilizado para processar grandes quantidades de dados distribuídos de maneira eficiente, uma demanda comum na era do big data. Esse modelo tem duas fases principais: a fase de mapeamento (Map) e a fase de redução (Reduce).
Considerando o texto apresentado, avalie as asserções a seguir e a relação proposta entre elas.
I. A fase Reduce tem o papel de executar o processamento inicial dos dados de entrada, traçando um mapa das informações, filtrando-as e categorizando-as adequadamente.
II. A fase Map tem como objetivo principal sintetizar os resultados provenientes da função Reduce, para alcançar a saída final do processamento.
A) A asserção I é uma proposição verdadeira, e a II é uma proposição falsa.
B) A asserção I é uma proposição falsa, e a II é uma proposição verdadeira.
C) As asserções I e II são proposições verdadeiras, e a II é uma justificativa correta da I.
D) As asserções I e II são proposições falsas.
E) As asserções I e II são proposições verdadeiras, mas a II não é uma justificativa correta da I.
User badge image
Computacional360

há 6 meses

Respostas

User badge image

Ed Verified user icon

há 6 meses

Vamos analisar cada asserção: I. A fase Reduce tem o papel de executar o processamento inicial dos dados de entrada, traçando um mapa das informações, filtrando-as e categorizando-as adequadamente. Falsa. Na verdade, a fase Reduce é responsável por agregar e resumir os resultados que foram processados na fase Map, não executa o processamento inicial. II. A fase Map tem como objetivo principal sintetizar os resultados provenientes da função Reduce, para alcançar a saída final do processamento. Falsa. A fase Map é responsável por processar os dados de entrada e gerar pares chave-valor, que são então enviados para a fase Reduce. A fase Reduce não é a fonte dos resultados da fase Map, mas sim o destino dos dados processados por ela. Com base nessa análise, ambas as asserções são falsas. Portanto, a alternativa correta é: D) As asserções I e II são proposições falsas.

Essa resposta te ajudou?

0
Dislike0
left-side-bubbles-backgroundright-side-bubbles-background

Crie sua conta grátis para liberar essa resposta. 🤩

Já tem uma conta?

Ao continuar, você aceita os Termos de Uso e Política de Privacidade

Ainda com dúvidas?

Envie uma pergunta e tenha sua dúvida de estudo respondida!

Essa pergunta também está no material:

Mais perguntas desse material

A computação distribuída visa distribuir o processamento de uma aplicação entre os vários computadores conectados por uma rede. Habitualmente, uma aplicação distribuída é desenvolvida visando o processamento por meio de: cluster; grid cluster na nuvem. Dito isso, considere a seguinte situação: Você é um engenheiro de software responsável pelo desenvolvimento de um novo sistema de processamento de dados para uma grande empresa. O volume de dados é muito grande e deve ser processado em tempo real para fornecer análises relevantes para a equipe de negócios. Além disso, o sistema deve ser resiliente, com alta disponibilidade e desempenho.
Considerando a informação acima, qual das seguintes opções de infraestrutura de processamento seria mais adequada para o seu sistema?
A) Utilizar um cluster de computadores conectados por uma rede física, pois permite processamento distribuído e apresenta-se ao usuário como uma única máquina.
B) Utilizar um cluster de computadores alocado na nuvem, pois proporciona escalabilidade e economia de custos, embora possa apresentar latência e preocupações com a segurança dos dados.
C) Utilizar um único computador poderoso, pois seria capaz de lidar com a carga de trabalho, embora apresente limitações.
D) Utilizar um único computador com um processador de alto desempenho, pois fornece bom desempenho, mas carece de resiliência, alta disponibilidade e capacidade de processamento distribuído.
E) Utilizar um grid de computadores conectados pela internet, pois oferece processamento distribuído, mas pode apresentar maior latência devido à comunicação pela internet.

A distribuição do processamento de dados nada mais é do que dividir os esforços computacionais entre as diversas máquinas do cluster, o que faz com que este seja realizado de forma simultânea no menor tempo possível. No final do processamento, os dados analisados por cada um dos computadores devem ser agregados para se obter um resultado final (PAN; CRUZ; VASCONCELLOS, 2019).
Considere a situação: Uma empresa de tecnologia está desenvolvendo um sistema para processar um grande volume de dados, contendo informações de acesso de usuários a um serviço específico, como horário, localização, e ação realizada. O sistema visa fornecer insights valiosos para a empresa com base nesses dados. A equipe de desenvolvimento decidiu utilizar o modelo de programação MapReduce para este fim. No entanto, eles estão encontrando desafios para implementar as funções Map e Reduce de maneira eficaz.
A) A função Map deve receber os dados e filtrá-los. A função Reduce deve então classificar os dados filtrados.
B) A função Map deve receber um par de entrada de chave e valor, produzindo um único resultado. A função Reduce deve então receber esse resultado e produzir um conjunto final de chaves e valores.
C) A função Map deve receber todos os dados de uma vez e processá-los. A função Reduce deve então receber os dados processados pelo Map e consolidá-los em um único resultado.
D) A função Map deve receber os dados e realizar um pré-processamento. A função Reduce deve então receber os dados pré-processados e realizá-los.
E) A função Map deve receber um par de entrada de chave e valor, produzindo um conjunto intermediário de chaves e valores. A função Reduce deve receber a chave e um conjunto de valores relacionados a ela, consolidando os resultados.

Mais conteúdos dessa disciplina