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A análise de grandes volumes de dados provenientes, por exemplo, de câmeras, sensores, ...
A análise de grandes volumes de dados provenientes, por exemplo, de câmeras, sensores, ocorrências, registros administrativos e redes sociais exige uma infraestrutura capaz de processar informações de forma rápida e distribuída. Nesse cenário, o MapReduce e Hadoop desempenham papel estratégico. Eles permitem que órgãos municipais transformem dados brutos em inteligência operacional, apoiando decisões em tempo real e o planejamento preventivo das ações de segurança.
Em relação à abordagem desses conceitos, assinale a opção correta.
A
As funções Map e Reduce são executadas sobre um fragmento de dados de entrada de forma síncrona e coordenada, respectivamente por duas fases: shuffling e indexing.
B
Capa Map recebe os dados no formato colunar. Cabe à função Reduce produzir um conjunto de saída da forma chave-valor, agrupando os dados relacionados em uma lista de valores.
C
No sistema Hadoop, o processamento é realizado com os componentes JobTracker e TaskTracker. O JobTracker entra em contato com o NameNode para obter a localização dos arquivos de entrada. Os TaskTrackers são identificados para acionarem seus mappers.
D
O sistema de arquivos do Hadoop HDFS implementa o modelo de processamento distribuído mestre/escravo, no qual o nó mestre (DataNode) armazena os metadados, e o conjunto de hosts colaboradores, chamados NameNodes, administra os dados que chegam.
E
O sistema HDFS adota uma abordagem baseada em conteúdo para nomear e estruturar arquivos em uma sequência blocos de tamanho variável armazenados nos DataNodes, com alocação dinâmica.