Assinale a opção correta sobre MapReduce, de acordo com Hur...

A opção correta é a E.

MapReduce é uma técnica fundamental no processamento de Big Data. Criada pelo Google, essa estrutura de software permite que desenvolvedores escrevam programas que processam enormes quantidades de dados de forma paralela em uma arquitetura distribuída. Isso é vital para lidar com dados desestruturados, que não se encaixam facilmente em tabelas um tanto rígidas como as dos bancos de dados tradicionais.

A técnica é dividida em duas fases principais:

• Map: Onde os dados são divididos em pedaços menores e processados de forma paralela.
• Reduce: Onde os resultados do processamento são agregados para formar uma saída final.

Vamos analisar as alternativas para entender o porquê de cada uma estar incorreta, exceto a opção E:

A: Esta alternativa descreve erroneamente o funcionamento do MapReduce. A função Map não utiliza um acumulador; ao invés disso, ela divide o problema em partes menores. A fase do acumulador está mais associada à função Reduce, que agrega resultados.

B: Contrário ao que é afirmado, MapReduce é altamente recomendável em uma arquitetura distribuída, virtualizada e multiprocessada, pois foi projetada especificamente para isso. Esta é uma de suas principais vantagens.

C: A técnica MapReduce não é usada para a criação de gatilhos em bancos de dados relacionais. MapReduce é mais utilizado em sistemas de armazenamento e processamento de dados em grande escala como o Hadoop, que melhora a eficiência do processamento paralelo.

D: Essa afirmação está incorreta; ao contrário, MapReduce é uma técnica desenvolvida para ser eficiente com grandes volumes de dados, tornando-se um dos pilares do Big Data.

A alternativa E está correta ao afirmar que MapReduce é uma estrutura de software projetada para processar grandes quantidades de dados desestruturados em paralelo, tornando-se essencial no contexto do Big Data.

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(E) MapReduce é uma estrutura de software que permite que desenvolvedores escrevam programas que possam processar quantidades massivas de dados desestruturados em paralelo, por meio de um grupo distribuído de processadores.

HURWITZ, Judith; NUGENT, Alan; HALPER, Fern; KAUFMAN, Marcia. Big Data para Leigos. Starlin, 2015

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No MapReduce, a função Map coloca um valor inicial em uma variável acumuladora e, então, processa cada elemento de uma lista passada pela função Reduce e, ao final, retorna um resultado do acumulador. (Errado)

Função Map: aplica uma função em cada elemento de uma lista e produz uma nova. A função é executada sem fazer nenhuma mudança a lista original.

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Apesar da utilização da técnica MapReduce para tratar grandes volumes de dados no contexto de Big Data, não é recomendável a sua utilização em uma arquitetura distribuída, virtualizada ou multiprocessada. (Errado)

A técnica MapReduce é utilizada pelos SGBD para a criação de gatilhos nas tabelas no banco de dados relacionais. (Errado)

No contexto de Big Data, a técnica MapReduce não é utilizada por ser pouco eficiente quando o volume de dados é muito alto. (Errado)

MapReduce é uma estrutura de software que permite que desenvolvedores escrevam programas que possam processar quantidades massivas de dados desestruturados em paralelo, por meio de um grupo distribuído de processadores. (certo)

Alternativa: E