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Nas últimas décadas, a automatização e a inserção de máquinas agrícolas transformaram p...
Nas últimas décadas, a automatização e a inserção de máquinas agrícolas transformaram profundamente o panorama do trabalho nas áreas rurais [...] e, em menos de 50 anos, a produtividade do agronegócio brasileiro aumentou 400%. [...]
Esses resultados vieram com a adoção da tecnologia nos processos cotidianos, e também com o investimento em pesquisas [...]. Agora, o agronegócio pode estar diante de um novo salto de produtividade; big data e machine learning são ferramentas que estão ganhando espaço e que podem, novamente, transformar o cenário do campo.
Disponível em: https://summitagro.estadao.com.br/tendencias-e-tecnologia/como-big-data-e-machine-learning-sao-aplicados-no-agronegocio/. Acesso em: 5 jan. 2024. Adaptado.
A utilização da plataforma paralela de processamento MapReduce aplica-se adequadamente como um framework de processamento de Big Data, visando à escalabilidade para as aplicações.
Nesse contexto, uma característica inerente à MapReduce é a
A
sua abordagem, que reflete uma solução simplificada de processamento de dados paralelos em um cluster.
B
sua função map(), que gera, para cada registro de entrada, um ou mais pares (chave,valor).
C
sua função reduce(), que gera um resultado combinado em valores que compartilham chaves distintas.
D
sua demanda pela existência de um esquema de dados.
E
natureza estática de suas funções, que devem respeitar a especificação original, caracterizando uma restrição inerente a essa abordagem.