GEE, Big Data e Computação Paralela#
O Google Earth Engine (GEE) é uma plataforma de análise geoespacial baseada na nuvem, otimizada para o processamento de grandes conjuntos de dados. Utilizando uma arquitetura avançada de Big Data e técnicas de computação paralela, o GEE é capaz de realizar operações complexas em dados geoespaciais em grande escala e alta velocidade.
Big Data#
O conceito de Big Data é caracterizado pelos três Vs:
Volumoso: Grandes conjuntos de dados.
Variado: Diversidade de tipos de dados.
Veloz: Necessidade de processamento rápido.
O GEE emprega padrões de computação paralela, como «map» e «reduce», para distribuir eficientemente as operações através de múltiplos processadores.
Padrões de Computação Paralela#
Map#
O padrão «Map» aplica uma operação a cada item em um conjunto de dados, produzindo um novo conjunto de itens correspondentes, conforme ilustrado na Figura 1.
Figura 1: Diagrama ilustrativo do padrão Map. Adaptado de [GRIEBLER2011]#
Reduce#
O padrão «Reduce», por outro lado, sumariza ou agrega um conjunto de dados em um único valor ou conjunto menor, como mostrado na Figura 2.
Figura 2: Representação esquemática do padrão Reduce. Adaptado de [GRIEBLER2011]#
MapReduce#
O modelo «MapReduce» combina os padrões «Map» e «Reduce». O conjunto de saídas gerado pela fase «Map» serve como entrada para a fase «Reduce», permitindo processamento eficiente e escalável em grandes volumes de dados.