#2779619 CESGRANRIO - 2024 - Técnico de Planejamento e Pesquisa (IPEA)/Ciência de Dados

Nas últimas décadas, a automatização e a inserção de máquinas agrícolas transformaram profundamente o panorama do trabalho nas áreas rurais [...] e, em menos de 50 anos, a produtividade do agronegócio brasileiro aumentou 400%. [...]

Esses resultados vieram com a adoção da tecnologia nos processos cotidianos, e também com o investimento em pesquisas [...]. Agora, o agronegócio pode estar diante de um novo salto de produtividade; big data e machine learning são ferramentas que estão ganhando espaço e que podem, novamente, transformar o cenário do campo.

Disponível em: https://summitagro.estadao.com.br/tendencias-e- -tecnologia/como-big-data-e-machine-learning-sao-aplicados-no- -agronegocio/. Acesso em: 5 jan. 2024. Adaptado.

A utilização da plataforma paralela de processamento MapReduce aplica-se adequadamente como um framework de processamento de Big Data, visando à escalabilidade para as aplicações.

Nesse contexto, uma característica inerente à MapReduce é a

sua abordagem, que reflete uma solução simplificada de processamento de dados paralelos em um cluster.
sua função map(), que gera, para cada registro de entrada, um ou mais pares (chave,valor).
sua função reduce(), que gera um resultado combinado em valores que compartilham chaves distintas.
sua demanda pela existência de um esquema de dados.
natureza estática de suas funções, que devem respeitar a especificação original, caracterizando uma restrição inerente a essa abordagem.