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  4. Assunto - Sistemas de Processamento em lotes

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O Processamento MapReduce é o paradigma fundamental para o processamento distribuído de Big Data em clusters.
Um cientista de dados usou essa técnica para processar milhões de logs de auditoria, em que a fase Map já emitiu pares chavevalor intermediários (ex: (UsuárioID, 1)).
De acordo com modelo MapReduce, assinale a opção que apresenta a função exata e sequencial da fase Shuffle & Sort que é crítica para preparar os dados para a posterior agregação na fase Reduce.
Os sistemas de informação empresariais utilizam diferentes métodos para converter dados brutos em informações gerenciais. A escolha do método de processamento impacta diretamente a eficiência operacional e a capacidade de resposta da organização, sendo crucial para o alinhamento da tecnologia com as necessidades do negócio. Cada método possui características distintas quanto à coleta, ao tempo de processamento e à disponibilização dos resultados. Com base nos tipos de processamento de dados, assinale a alternativa que descreve corretamente uma de suas modalidades. 
O método de processamento em que dados são coletados e agrupados ao longo de um período para serem processados todos de uma vez, sem a interação do usuário durante a execução, é denominado:
Certas aplicações, por sua natureza, demandam o envio e o recebimento de volumes variados de dados de localização, eventos e sensores para análises em tempo real e visibilidade de diversos aspectos de suas atividades.
Esse processamento pode ser em lotes ou por meio de transmissão por streaming, conforme as características da aplicação.
Assinale a opção que apresenta uma característica inerente ao processamento de stream.
O processamento em batch é um tipo de processamento de dados multiprogramável em fila ou lote. Trata-se de um exemplo clássico de processamento em batch:
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