Questão 65 · Conhecimentos Específicos (outras áreas): Estatística avançada
Julgue os itens a seguir, referentes a conceitos relacionados a MapReduce e a processamento em lote.
MapReduce é uma técnica de processamento de dados massivos que divide as operações em duas fases, map e reduce, e utiliza o processamento paralelo para executar cada fase de forma independente em diferentes nós de um cluster.
Julgue o item:
Gabarito: CERTO
Gabarito definitivo divulgado pela banca Cebraspe (TRF6 2025).
Comentário
Gabarito: CERTO.
O item descreve corretamente o funcionamento do MapReduce. MapReduce é um modelo de programação e um framework para processamento distribuído de grandes volumes de dados (big data) em clusters de computadores. Ele realmente divide o problema em duas fases principais:
- Map (Mapeamento): Nesta fase, os dados de entrada são divididos em blocos menores e processados em paralelo por várias tarefas de mapeamento. Cada tarefa de mapeamento processa um subconjunto dos dados e gera pares chave-valor intermediários.
- Reduce (Redução): Nesta fase, os pares chave-valor intermediários gerados pela fase de mapeamento são agrupados por chave e passados para as tarefas de redução. Cada tarefa de redução processa os valores associados a uma chave específica e gera o resultado final.
O processamento paralelo é uma característica fundamental do MapReduce, permitindo que as fases de map e reduce sejam executadas de forma independente em diferentes nós de um cluster, o que confere escalabilidade e tolerância a falhas ao sistema.
Fundamentos: Conceito de MapReduce · Processamento distribuído de dados
Comentário gerado pela Cravei IA a partir do enunciado e do gabarito definitivo divulgado pela banca, e conferido por uma verificação automática. A IA pode errar: o gabarito oficial sempre prevalece.
Fonte: prova Cebraspe TRF6 2025 (Analista Judiciário – Área: Apoio Especializado – Especialidade: Análise de Dados), questão 65, com o gabarito definitivo da banca. Comentário: Equipe Cravei · como fazemos e revisamos.