Questão FC331096
Um exemplo da aplicação do MapReduce bem conhecido é a contagem de palavras num arquivo de texto. A partir de um arquivo com linhas de texto, a tarefa é produzir a lista de palavra
Bancos de Dados Dimensionais
FGV · 2024
Um exemplo da aplicação do MapReduce bem conhecido é a contagem de palavras num arquivo de texto. A partir de um arquivo com linhas de texto, a tarefa é produzir a lista de palavras acompanhadas com a frequência que aparecem no texto. A sequência mais adequada de aplicação das fases para essa tarefa, além das fases de entrada e saída, é:
- Mapping – Reducing – Shuffling – Splitting.
- Splitting – Counting – Mapping – Reducing.
- Splitting – Mapping – Counting – Reducing.
- Splitting – Mapping – Shuffling – Counting;
- Splitting – Mapping – Shuffling – Reducing
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Gabarito
Errado
Comentário do professor
A sequência correta é Splitting – Mapping – Shuffling – Reducing. Cada etapa tem função específica no processamento distribuído para, por exemplo, contagem de palavras.
No Splitting o arquivo de entrada é dividido em unidades menores (splits ou blocos). Cada split é entregue a um processo Map, permitindo paralelismo e aproveitamento da localidade dos dados.
No Mapping a função Map processa linhas do split e emite (chave, valor), tipicamente (palavra, 1) para cada ocorrência. Resultado: muitos pares repetidos, dispersos entre mapas.
No Shuffling ocorre o embaralhamento e ordenação: os pares são redistribuídos para que todas as ocorrências da mesma chave (palavra) cheguem ao mesmo reducer, formando grupos por chave.
No Reducing cada reducer agrega os valores do grupo (por exemplo soma os 1s), produzindo (palavra, frequência). Assim obtém‑se a lista final de palavras com suas contagens.
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