Julgue o item a seguir, referente a conceitos relacionados a MapReduce e a processamento em lote.
No processamento em lote, os dados são acumulados por um período e processados de uma só vez, geralmente em horários de menor demanda no sistema.
Julgue o item a seguir, referente 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.
No que se refere a processamento em lote e processamento em tempo real, julgue o item subsecutivo.
No processamento em tempo real, o escalonamento de tarefas é geralmente baseado em algoritmos de prioridade, como RMS (rate monotonic scheduling) e EDF (earliest deadline first).
Julgue o item a seguir, referente a conceitos relacionados a MapReduce e a processamento em lote.
MapReduce é particularmente eficiente para tarefas de baixa latência e processamento em tempo real, sendo amplamente utilizado para atender a essas necessidades.
No que se refere a processamento em lote e processamento em tempo real, julgue o item subsecutivo.
Um sistema de processamento em lote requer interação constante do usuário durante a execução dos jobs para completar as tarefas corretamente.