Hadoop MapReduce e Sistema de Arquivos Distribuído
✅ CERTO. A afirmativa está correta. O Hadoop MapReduce é um modelo de programação e arcabouço especializado no processamento de conjuntos de dados distribuídos em um cluster. Ele opera sobre o Hadoop Distributed File System (HDFS), um sistema de arquivos distribuído nativo do Hadoop. Os arquivos de entrada são armazenados no HDFS e, durante o processamento, várias máquinas (nós) do cluster leem esses dados em paralelo. Da mesma forma, os resultados da saída são gravados no HDFS, permitindo que múltiplos nós escrevam simultaneamente. Essa arquitetura possibilita o processamento paralelo e escalável de grandes volumes de dados, característica fundamental do Hadoop.
O HDFS foi projetado para armazenar grandes conjuntos de dados em máquinas comuns, oferecendo tolerância a falhas e alto rendimento. O MapReduce, por sua vez, divide o processamento em fases de mapeamento e redução, executadas de forma distribuída. Assim, a afirmação reflete exatamente o funcionamento básico do ecossistema Hadoop: os dados residem em um sistema de arquivos distribuído, e o processamento ocorre em paralelo entre as máquinas do cluster.
Característica | Hadoop MapReduce | HDFS (Sistema de Arquivos Distribuído) |
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Função principal | Modelo de programação para processamento paralelo de dados | Sistema de arquivos para armazenamento distribuído |
Localização dos dados de entrada | Armazenados no HDFS | Gerencia o armazenamento em múltiplos nós |
Leitura de dados | Várias máquinas leem dados em paralelo | Fornece acesso simultâneo aos dados |
Gravação de dados | Várias máquinas gravam resultados em paralelo | Permite escrita concorrente de múltiplos nós |
Relação entre os componentes | Opera sobre o HDFS | Sistema de arquivos nativo do Hadoop |
✅ CERTO.