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Bases de Dados

Bases de Dados é uma disciplina que estuda a organização, armazenamento e recuperação de informações em sistemas computacionais. Durante as aulas, os alunos aprendem sobre modelos de dados, linguagens de consulta, técnicas de indexação e estratégias de otimização de consultas. A disciplina é importante para profissionais da área de tecnologia da informação, que precisam projetar, implementar e gerenciar sistemas de banco de dados em empresas e organizações. O conhecimento em Bases de Dados é fundamental para desenvolvedores de software, administradores de banco de dados e outros profissionais da área, que devem garantir a integridade, segurança e disponibilidade dos dados armazenados.

Exam

Text

prova 3 big data stream

RESTRICTED

Ciência da Computação

Graduate

UNIASSELVI IERGS

enio ricardo de farias

Outros

Other

As soluções do Cloudera para clusters oferecem escalabilidade, flexibilidade, integração da plataforma que torna fácil o gerenciamento de grandes v...

As soluções do Cloudera para clusters oferecem escalabilidade, flexibilidade, integração da plataforma que torna fácil o gerenciamento de grandes volumes e variedades de dados na maioria dos empreendimentos. Esta ferramenta permite a implantação e o gerenciamento do Apache Hadoop e de projetos relacionados para manipular e analisar os dados, bem como mantê-los.
Sobre as soluções Cloudera, associe os itens, utilizando o código a seguir:
(    ) Uma ferramenta de gerenciamento de dados de ponta a ponta para uma plataforma CDH. Essa ferramenta permite administradores, gerentes de dados, e análise para explorar grandes amontoados de dados no Hadoop.
(    ) Uma aplicação sofisticada usada para implantação, gerenciamento, monitoramento, e diagnóstico de problemas com a implantação do CDH. Este produto fornece um console Admin, em uma aplicação com interface web para o usuário, que torna a administração dos dados do empreendimento mais simples e diretos.
(    ) Uma engine SQL de processamento paralelo massivo de análise interativa e para BI. Possui arquitetura altamente otimizada que o torna ideal para queries estilo BI tradicionais com joins, agregations e subqueries.
(    ) A distribuição do Apache Hadoop do Cloudera e outros projetos open source relacionados incluem Cloudera Impala e Cloudera Search, sem contar da segurança e integração de várias soluções em hardware e software.
A III - I - IV - II.
B IV - III - II - I.
C II - I - III - IV.
D I - II - IV - III.

General Studies

Estudo Através de Questões: Compartilhando questões para auxiliar no estudo e na aprendizagem de diversas disciplinas do ensino superior, médio e pós-graduação. Vamos juntos aprimorar nossos conhecimentos através dessas questões desafiadoras!

Estudo Através de Questões

Em um cenário de grandes volumes de dados, a primeira etapa é a coleta, a segunda é a preparação e, por último, o armazenamento que permite futuras...

Em um cenário de grandes volumes de dados, a primeira etapa é a coleta, a segunda é a preparação e, por último, o armazenamento que permite futuras análises. Para isso, comumente utilizamos os ditos frameworks de Big Data.
Sobre os frameworks A, classifique V para as sentenças verdadeiras e F para as falsas:
(    ) Um framework é um conjunto de códigos SQL.
(    ) Um framework é um conjunto de códigos python.
(    ) Um framework é um conjunto de problemas.
(    ) Um framework é um conjunto de soluções para um conjunto de problemas.
A V - F - V - V.
B V - V - F - F.
C V - F - V - V.
D F - F - F - V.

OLAP é uma ferramenta de Business Intelligence utilizada para apoiar as empresas na análise de suas informações, visando obter novos conhecimentos ...

OLAP é uma ferramenta de Business Intelligence utilizada para apoiar as empresas na análise de suas informações, visando obter novos conhecimentos que são empregados na tomada de decisão. O termo OLAP refere-se a um conjunto de ferramentas voltadas para acesso e análise ad hoc de dados, com o objetivo final de transformar dados em informações capazes de dar suporte às decisões gerenciais em tempo real.
Sobre tempo real, assinale a alternativa CORRETA:
A É considerado tempo real qualquer aplicação que execute em torno de 15 segundos.
B Tempo real não tem uma definição específica, mas compreende-se como tempo real qualquer aplicação que execute em torno de 30 segundos.
C Tempo real pode ser explicado como a menor latência entre a origem e o destino.
D É considerado tempo real qualquer aplicação que execute em torno de 30 segundos.

Surgido como uma plataforma voltada ao armazenamento e ao processamento de dados em larga escala, o framework Apache Hadoop é uma tecnologia amplam...

Surgido como uma plataforma voltada ao armazenamento e ao processamento de dados em larga escala, o framework Apache Hadoop é uma tecnologia amplamente difundida e consolidada, tanto em termos comerciais quanto no ambiente acadêmico.
Considerando os componentes do Apache Hadoop, associe os itens, utilizando o código a seguir:
(    ) Componente que permite codificar aplicações em diversas linguagens, não somente em Java.
(    ) É o sistema gerenciador de dados distribuídos do Hadoop, este gerencia o armazenamento dos dados e a distribuição.
(    ) É um framework que em sua principal funcionalidade permite implementar data warehouse, favorecendo processos de Business Intelligence e mineração de dados.
(    ) É um SDK (Software Development Kit - Kit de Desenvolvimento de Software) que gera uma interface com usuário, permitindo com que a informação seja manipulada tanto utilizando linguagem SQL, bem como através de uma interface visual.
A IV - III - II - I.
B II - I - III - IV.
C I - II - III - IV.
D III - I - IV - II.

Embora o Hadoop seja o núcleo da redução de dados para alguns dos maiores mecanismos de pesquisa, ele é melhor descrito como uma estrutura para o p...

Embora o Hadoop seja o núcleo da redução de dados para alguns dos maiores mecanismos de pesquisa, ele é melhor descrito como uma estrutura para o processamento de dados distribuídos. Dentre as opções de instalação o Hadoop, pode ser instalado em sistema operacional linux ubuntu.
Sobre os passos necessários para instalar o Apache Hadoop, classifique V para as senteças verdadeiras e F para as falsas:
(    ) É necessário instalar o java antes de instalar o Hadoop.
(    ) É necessário criar um grupo de usuários para o Hadoop.
(    ) É necessário formatar o computador.
(    ) É necessário criar um usuário e adicionar ao grupo criado.
A V - F - V - V.
B F - V - F - V.
C V - V - V - F.
D V - V - F - V.

O Apache Hadoop é um framework de computação paralela e distribuída para processamento de grandes conjuntos de dados, dentre os fatores que permeia...

O Apache Hadoop é um framework de computação paralela e distribuída para processamento de grandes conjuntos de dados, dentre os fatores que permeiam sua arquitetura foi desenvolvido seguindo o paradigma de programação MapReduce.
Sobre os comandos do Hadoop, classifique V para as sentenças verdadeiras e F para as falsas:
(    ) O comando cat recupera todos os arquivos que correspondem ao caminho src, HDFS, e copia-os para um único arquivo mesclado no sistema de arquivos local identificado por localDest.
(    ) O comando getmerge exibe o conteúdo do arquivo no stdout.
(    ) O comando moveToLocal funciona como o get, mas exclui o HDFS cópia de sucesso.
(    ) O comando mkdir cria um diretório chamado caminho HDFS.
A F - F - V - V.
B V - F - V - V.
C V - V - V - F.
D F - F - F - V.

O dado tem sido considerado o petróleo da nova era. A tecnologia existente hoje é completamente confiável, mas os softwares e as plataformas apenas...

O dado tem sido considerado o petróleo da nova era. A tecnologia existente hoje é completamente confiável, mas os softwares e as plataformas apenas ajudam a organizar. Tornar o projeto viável depende de conhecer conceitos e a própria cultura do ambiente corporativo. De acordo com estudos, 80% do conteúdo produzido em uma empresa normal é em formato não estruturado.
Sobre Big Data, assinale a alternativa CORRETA:
A Big data são os dados semiestruturados.
B Big Data tem como tradução literal "grandes dados", termo inicialmente instituído para determinar o grande volume de dados gerados pelos sistemas de informação, podendo ser representado sobre a soma de volume, variedade e velocidade.
C Big Data é um tipo de banco de dados relacional.
D Big Data tem como tradução literal "pequenos dados", termo inicialmente instituído para determinar o grande volume de dados gerados pelos sistemas de informação, podendo ser representado sobre a soma de volume, variedade e velocidade.

Cloudera é um dos players mais conhecidos no que envolve o Hadoop. Com um número de clientes considerável e com uma contribuição ativa para o desen...

Cloudera é um dos players mais conhecidos no que envolve o Hadoop. Com um número de clientes considerável e com uma contribuição ativa para o desenvolvimento do Hadoop, o Cloudera está no top 3 da lista quando se trata de construir ferramentas inovadoras. O Cloudera Manager é fácil de usar e implementar, com uma interface para o utilizador bastante acessível, apresentando todas as informações de forma organizada e limpa. O Cloudera automatiza o processo de instalação e também presta outros serviços avançados para os utilizadores.
Sobre o Hue, associe os itens, utilizando o código a seguir:
(    ) O objetivo do editor do Hue é tornar a consulta de dados mais fácil e produtiva. Concentra-se no SQL, mas, também, oferece suporte a envios de tarefas. Vem com um autocomplete inteligente, pesquisa e marcação de dados e consulta de assistência.
(    ) O aplicativo permite criar fluxos de trabalho e, em seguida, agendá-los para serem executados regularmente, de forma automática. Uma interface de monitoramento mostra o progresso, registra e permite ações, como pausar ou interromper tarefas.
(    ) Os painéis são uma maneira interativa de explorar os dados com rapidez e facilidade. Nenhuma programação é necessária e a análise é feita por arrastar e soltar e clicar.
(    ) Os navegadores do Hue permitem que você pesquise, observe e realize ações em dados, ou tarefas em nuvem ou em clusters locais.
A II - IV - III - I.
B IV - III - II - I.
C I - II - III - IV.
D I - IV - III - II.

Apache Spark é um DISC que provê execução paralela e escalável de scripts com uso intensivo de dados. O Spark é baseado no processamento distribuíd...

Apache Spark é um DISC que provê execução paralela e escalável de scripts com uso intensivo de dados. O Spark é baseado no processamento distribuído de dados em memória, por meio de uma abstração chamada RDD (do inglês Resilient Distributed Dataset).
Sobre RDD, associe os itens, utilizando o código a seguir:
(    ) Você pode armazenar todos os dados em um "armazenamento" persistente como a memória (padrão e o mais preferido) ou o disco (o menos preferido, devido à velocidade de acesso).
(    ) Dentro do RDD não estão disponíveis ou transformados até que uma ação seja executada para acionar a execução.
(    ) Não muda depois de criado, e só pode ser transformado usando transformações para novos RDDs.
(    ) São armazenados na memória tanto quanto possível (tamanho) e longos (tempo).
A I - IV - II - IV.
B IV - III - II - I.
C I - II - III - IV.
D I - IV - III - II.

O Spark é um framework que possibilita a execução das tarefas paralelizáveis de forma distribuída em máquinas multi-core ou clusters YARN/Mesos, co...

O Spark é um framework que possibilita a execução das tarefas paralelizáveis de forma distribuída em máquinas multi-core ou clusters YARN/Mesos, com ênfase no processamento em pipeline de atividades, com alocação de arquivos intermediários primordialmente em servidores distribuídos.
Sobre as características das RDDs, classifique V para as sentenças verdadeiras e F para as falsas:
(    ) A RDD pode ser executada paralela, ou seja, processar os dados em paralelo.
(    ) A RDD pode ser digitada, pois os registros RDD possuem tipos, por exemplo, Long em RDD[Long] ou (Int, String) em RDD [(Int, String)].
(    ) A RDD pode ser particionada, com os registros particionados (divididos em partições lógicas) e distribuídos entre nós em um cluster.
(    ) A RDD pode ter localização, sendo que o RDD pode definir as preferências de posicionamento para calcular as partições (haver proximidade com os registros).
A F - F - V - V.
B V - F - V - V.
C V - V - V - V.
D V - V - F - F.

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