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12/01/2022 09:07 Estácio: Alunos
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Teste de
Conhecimento
 avalie sua aprendizagem
Os RDDs representam uma coleção de dados somente para leitura, particionada em um conjunto de máquinas que são
acessados por meio de operações paralelas que podem ser de dois tipos:
A biblioteca do Spark que oferece uma interface relacional para trabalhar com dados estruturados usando operações
conhecidas baseadas em SQL denomina-se:
Marque a opção que melhor descreve as funcionalidades de GraphX.
BIG DATA
Lupa Calc.
 
 
CCT0854_A10_202011080476_V1 
 
Aluno: JURACY BARBOSA DOS SANTOS JUNIOR Matr.: 202011080476
Disc.: BIG DATA 2021.4 EAD (G) / EX
 
Prezado (a) Aluno(a),
 
Você fará agora seu TESTE DE CONHECIMENTO! Lembre-se que este exercício é opcional, mas não valerá ponto para sua
avaliação. O mesmo será composto de questões de múltipla escolha.
Após responde cada questão, você terá acesso ao gabarito comentado e/ou à explicação da mesma. Aproveite para se
familiarizar com este modelo de questões que será usado na sua AV e AVS.
 
1.
Ação e reduce.
Transformação e ação;
Map e transformação;
Map e reduce;
Criação e ação;
 
 
 
Explicação:
Transformação e ação
 
 
 
 
2.
DataFrame
Dataset
Streaming
GraphX
Spark SQL
 
 
 
 
3.
javascript:voltar();
javascript:voltar();
javascript:diminui();
javascript:aumenta();
javascript:calculadora_on();
12/01/2022 09:07 Estácio: Alunos
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O Apache Spark é um mecanismo de análise unificado para processamento de dados em grande escala com várias
vantagens. Marque a opção que NÃO representa uma dessas vantagens.
Conjunto de bibliotecas com funcionalidades para agregar, comparar e unir dados heterogêneos.
Framework que simplifica as tarefas de análise de gráficos, fornece a capacidade de realizar operações em grafos
direcionados e com propriedades anexadas a cada vértice e aresta;
 
Framework desenvolvido para coletar, agregar e mover grandes volumes de dados de várias fontes distintas para o
conjunto de dados distribuídos resilientes do Spark;
Conjunto de bibliotecas de alto nível que fornecem uma abstração para consultar um conjunto de dados em cache
como se fossem tabelas de um bando de dados relacional;
 
Ferramenta especializada em otimizar o processamento de dados em cluster através da divisão de jobs em pequenas
tarefas relacionadas. Tais relacionamentos são expressos através de grafos direcionados acíclicos que são executadas
em paralelo;
 
 
 
Explicação:
Framework que simplifica as tarefas de análise de gráficos, fornece a capacidade de realizar operações em grafos direcionados
e com propriedades anexadas a cada vértice e aresta.
 
 
 
 
4.
O Spark é tem a flexibilidade para processar dados em HDFS, HBase, Cassandra, Hive e qualquer outro formato de
entrada aceito pelo Hadoop
No Spark as aplicações têm possibilidade de serem escritas em Java, Scala, Python ou R
A combinação de DAG e RDD ajudam ao Spark realizar o processamento paralelo extremamente rápido, em particular
quando o cluster é grande o suficiente para armazenar todos os dados em memória
O Spark tem um rico conjunto de bibliotecas para implementar processamentos em estilo SQL, processamento de
streaming, algoritmos de grafos e aprendizado de máquina
O Spark tem um gerenciador de recursos do cluster próprio responsável por alocar e monitorar os recursos disponíveis
no cluster para todas as aplicações
 
 
 
 
 
 
 
 Não Respondida Não Gravada Gravada
 
 
Exercício inciado em 12/01/2022 10:07:08. 
 
 
 
 
javascript:abre_colabore('34578','276312377','5105645891');