GabaritoC — Certo
✅ CERTO. O modelo MapReduce realmente permite o processamento paralelo de grandes volumes de dados, dividindo a carga de trabalho entre os diversos nós do cluster. Essa é a essência do paradigma MapReduce, implementado em frameworks como o Hadoop.
A afirmação está correta pois o MapReduce é um modelo de programação que opera em duas fases principais: Map (divisão/distribuição) e Reduce (agregação). Cada nó do cluster processa uma parte dos dados, trabalhando em paralelo, o que viabiliza o processamento eficiente de grandes datasets.
O próprio material de apoio menciona que "o Hadoop é um framework... Os dois principais componentes do Hadoop são o MapReduce, utilizado para o processamento dos dados, e o HDFS..." e que o Hadoop "permite o processamento em larga escala... utilizando máquinas comuns". Isso reforça a capacidade de paralelismo e distribuição de carga.
A banca testa o conhecimento básico sobre o paradigma MapReduce. O item está de acordo com a definição clássica.
Característica | Descrição |
|---|---|
Modelo | MapReduce |
Funcionalidade | Processamento paralelo de grandes volumes de dados |
Mecanismo | Divisão da carga de trabalho entre os nós do cluster |
Fases principais | Map (divisão/distribuição) e Reduce (agregação) |
Framework exemplo | Hadoop |
✅ CERTO.
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