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.

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.

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).

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.

No que se refere a processamento em lote e processamento em tempo real, julgue o item subsecutivo.

Sistemas de processamento em tempo real do tipo hard são mais tolerantes a atrasos que os do tipo soft e, diferentemente destes, permitem respostas fora do prazo especificado.

Em relação à programação web, julgue o item subsequente.

Assim como no JavaScript, erros de tipagem de variáveis no TypeScript somente são identificados em tempo de execução do código.

Em relação à programação web, julgue o item subsequente.

O criador de um arquivo XML pode escolher diversos nomes para as tags, sem a necessidade de utilizar uma biblioteca limitada de nomes.

Acerca de Hibernate Envers e Flyway, julgue o item a seguir. 

O módulo Envers é um modelo do Hibernate cujo objetivo é fornecer uma solução de auditoria para classes de entidades.