Vamos analisar cada uma das alternativas em relação ao modelo de programação MapReduce: A) Divide tarefas complexas em operações menores que podem ser executadas em paralelo em clusters de servidores. - Esta afirmação está correta, pois o MapReduce realmente divide tarefas em partes menores que podem ser processadas em paralelo. B) Realiza o processamento distribuído apenas em pequenos volumes de dados. - Esta afirmação é falsa, já que o MapReduce é projetado para lidar com grandes volumes de dados. C) É aplicado exclusivamente no Apache Hadoop, sem utilidade em outras ferramentas ou sistemas. - Esta afirmação é falsa, pois o conceito de MapReduce pode ser aplicado em outras ferramentas além do Hadoop. D) Consiste apenas na etapa de combinação de resultados intermediários, conhecida como "Reduce". - Esta afirmação é falsa, pois o MapReduce inclui tanto a etapa "Map" quanto a etapa "Reduce". E) É um modelo proprietário da Google, exclusivo para indexação de motores de busca. - Esta afirmação é falsa, pois, embora o modelo tenha sido desenvolvido pela Google, ele não é exclusivo para indexação e é amplamente utilizado em várias aplicações de Big Data. Portanto, a alternativa correta é: A) Divide tarefas complexas em operações menores que podem ser executadas em paralelo em clusters de servidores.