O modelo de programação MapReduce é essencial no ecossistem...

A alternativa correta é a C.

O modelo de programação MapReduce é um componente fundamental no ecossistema do Hadoop, utilizado para processar grandes volumes de dados de forma paralela e distribuída. Esse modelo é composto por duas etapas principais: Map e Reduce.

Alternativa C: Agregar os resultados produzidos pelos mappers, realizando operações de síntese como somatória, contagem ou ordenação. Essa é a principal função do componente Reduce. Depois que a fase de Map processa os dados de entrada e gera um conjunto intermediário, a fase de Reduce recebe esses dados intermediários, agrega-os e realiza operações de síntese. Por exemplo, pode somar valores, contar ocorrências ou ordenar dados, sintetizando os resultados finais do processamento.

Agora, vamos entender por que as outras alternativas estão incorretas:

Alternativa A: Dividir os dados de entrada em partes menores. Esta é uma função que ocorre na fase de Map, onde os dados de entrada são divididos para que cada parte possa ser processada em paralelo. Não é a função do Reduce.

Alternativa B: Processar cada parte dos dados de entrada de forma independente. Este é o papel da fase de Map, que processa os dados de forma independente e gera um conjunto intermediário, mas não diz respeito ao Reduce.

Alternativa D: Distribuir os dados de entrada pelos diferentes nós do cluster. Esta tarefa é gerida pelo sistema de arquivos distribuídos do Hadoop, como o HDFS (Hadoop Distributed File System), e também não é uma função do Reduce.

Entender o funcionamento do modelo MapReduce é essencial para trabalhar com grandes volumes de dados no Hadoop. Ao clarificar as funções de cada componente, você pode otimizar o processamento distribuído e paralelo.

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Gabarito: Letra C

Comentário:

No modelo de programação MapReduce, o componente Reduce tem como função principal agregar os resultados produzidos pelos mappers, realizando operações de síntese, como somatória, contagem, média, ordenação ou outras formas de consolidação dos dados intermediários. Ele é essencial para transformar os dados processados pelos mappers em um resultado final coeso e organizado.

Análise das alternativas:

A) Errada: Dividir os dados de entrada em partes menores é função do framework MapReduce em conjunto com o mapper, não do reduce.

B) Errada: Processar cada parte dos dados de entrada e gerar um conjunto intermediário de dados é o papel do mapper, não do reduce.

C) Certa: O reduce agrega os resultados gerados pelos mappers, consolidando e sintetizando os dados intermediários em saídas finais.

D) Errada: A distribuição dos dados de entrada pelos nós do cluster é gerenciada pelo sistema de armazenamento distribuído (como HDFS) e pelo framework MapReduce, mas não é responsabilidade direta do reduce.

Conclusão: O componente Reduce é responsável por agregar os dados intermediários gerados pelos mappers, consolidando-os em resultados finais, como somas, contagens e ordenações.

@_gilson.nogueira_