GabaritoC — map reduce
Gabarito: letra C. O modelo MapReduce é o paradigma de programação utilizado para processar grandes volumes de dados de forma paralela e distribuída, quebrando tarefas em etapas de map e reduce.
Conforme descrito no material de estudo:
O map/reduce dá suporte ao manuseio de grandes volumes de dados distribuídos ao longo dos nós de uma rede. Na fase de map, os problemas são quebrados em subproblemas que são distribuídos em outros nós na rede. E na fase reduce, os subproblemas são resolvidos em cada nó filho e o resultado é repassado ao pai, que, sendo ele também filho, repassaria ao seu pai, e assim por diante até chegar ao nó raiz do problema.
Process control (controle de processo) é um termo da engenharia/automação, não um modelo de processamento paralelo de Big Data.
Data break não é um modelo reconhecido no contexto de Big Data ou processamento paralelo; a expressão correta é map reduce.
O MapReduce, criado pelo Google, é o modelo padrão para processamento paralelo de grandes volumes de dados, amplamente utilizado em frameworks como Hadoop.
File management (gerenciamento de arquivos) é uma função de sistemas operacionais, não um modelo de processamento paralelo para Big Data.
Volume parallel não é um termo técnico estabelecido; o processamento paralelo de grandes volumes é feito via MapReduce.
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