Um modelo teórico do MapReduce pode ser resumido em duas fu...
Um modelo teórico do MapReduce pode ser resumido em duas funções, map e reduce. Essas funções são representadas na literatura, genericamente, com uma notação na forma:
Entrada genérica -> Saída genérica
A proposta original de MapReduce considerava que a função reduce teria o modelo:
reduce(k2,list(v2)) -> list(v3)
Enquanto implementações de terceiros usam o modelo:
reduce(k2,list(v2)) -> list(k3,v3)
O modelo para a função map, porém, é sempre o mesmo.
Qual é esse modelo?
Map Reduce Types
The map and reduce functions in Hadoop MapReduce have the following general form:
map: (K1, V1) → list(K2, V2)
reduce: (K2, list(V2)) → list(K3, V3)
Fonte: https://www.safaribooksonline.com/library/view/hadoop-the-definitive/9780596521974/ch07.html
go ahead!!!
Gabarito: E Nível altíssimo! A persistência leva ao êxito! Nunca perca a fé!Letra E
A alternativa correta é a E - map(k1,v1) -> list(k2,v2).
O modelo MapReduce é essencial para processamento de grandes volumes de dados em sistemas distribuídos. Ele utiliza duas funções principais: map e reduce. O entendimento preciso dessas funções é crucial para resolver a questão.
A função map processa cada par chave/valor de entrada, gerando um conjunto intermediário de pares chave/valor. O formato comum dessa função, independente da implementação, é:
- map(chave de entrada, valor de entrada) -> lista de pares chave/valor intermediários
Nesse contexto, a função map pega uma entrada composta por uma chave (k1) e um valor (v1) e mapeia esses dados para uma lista de pares chave/valor (k2, v2), seguindo a lógica de processamento definida para essa função.
Portanto, a alternativa E é correta pois representa exatamente esse modelo: ela aceita um par chave/valor de entrada (k1, v1) e produz uma lista de pares chave/valor intermediários (k2, v2), que serão posteriormente utilizados pela função reduce.