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O Apache Hadoop foi projetado para ser implementado em qualquer nível de clusters, seja composto por uma rede distribuída de servidores de última geração, ou, até mesmo, uma rede doméstica formada por computadores pessoais. O Apache Hadoop conta com diversos componentes, que iniciaram como subprojetos do Hadoop e que, hoje, são projetos independentes da Apache Foundation.
Sobre esses componentes, analise as opções a seguir:
I- Hadoop Streaming.
II- HDFS (Hadoop Distributed File System).
III- Hive.
IV- Vue.
A As sentenças III e IV estão corretas.
B As sentenças II e IV estão corretas.
C As sentenças I, II e III estão corretas.
D As sentenças I, II e IV estão corretas.
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há 12 meses

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Avaliação I - Big Data Stream
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Avaliação I - Big Data Stream

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há 12 meses

Vamos analisar cada um dos componentes mencionados: I- Hadoop Streaming: É uma ferramenta que permite a utilização de scripts como mapeadores e redutores no Hadoop. Está correto. II- HDFS (Hadoop Distributed File System): É o sistema de arquivos distribuído do Hadoop, fundamental para o armazenamento de dados. Está correto. III- Hive: É um sistema de data warehouse que permite consultas e análise de dados armazenados no HDFS usando uma linguagem semelhante ao SQL. Está correto. IV- Vue: Não é um componente do Apache Hadoop. É uma biblioteca JavaScript para construção de interfaces de usuário, não relacionada ao Hadoop. Está incorreto. Agora, vamos verificar as alternativas: A) As sentenças III e IV estão corretas. (Incorreta, pois IV está incorreta) B) As sentenças II e IV estão corretas. (Incorreta, pois IV está incorreta) C) As sentenças I, II e III estão corretas. (Correta, pois I, II e III estão corretas) D) As sentenças I, II e IV estão corretas. (Incorreta, pois IV está incorreta) Portanto, a alternativa correta que contém todos os itens verdadeiros é: C) As sentenças I, II e III estão corretas.

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O MapReduce é um modelo de programação distribuída criado pelo Google para lidar com grandes volumes de dados de forma paralela e distribuída. Ele utiliza funções de mapeamento e redução para processar e gerar grandes conjuntos de dados.
Assinale a alternativa CORRETA que descreve a função map em um programa MapReduce clássico de contagem de palavras:
A function map (Int chave, Int valor){ arrayPalavras = split(valor); for each palavra in arrayPalavras emit(chave, 1); }
B function map (Int chave, String valor){ arrayPalavras = split(valor); for each palavra in arrayPalavras emit(palavra, count); }
C function map (Int chave, String valor){ arrayPalavras = split(valor); for each palavra in arrayPalavras emit(chave, count); }
D function map (String chave, String valor){ arrayPalavras = split(valor); for each palavra in arrayPalavras emit(palavra, 1); }
E function map (String chave, String valor){ arrayPalavras = split(valor); for each palavra in arrayPalavras emit(palavra, palavra.length); }

Clustering é uma arquitetura que pode se misturar um pouco com cada uma das vistas anteriormente. O termo cluster, na tradução literal, é “aglomerado” ou “agrupado”. No contexto de sistemas distribuídos, é compreendido como “aglomerados” de computadores que são reconhecidos como um só.
Sobre essa arquitetura, analise as sentenças a seguir:
I- Um cluster é responsável por fazer com que um grupo de computadores, com configurações diversas e, em grande maioria, simples, funcione em conjunto, como um único cluster.
II- Um sistema de arquivos distribuídos que funciona com baixo custo computacional.
III- Objetivo final de um cluster, que é juntar vários computadores, formando um único supercomputador.
IV- Um sistema de arquivos distribuídos que funciona com alto custo computacional.
A As sentenças II e IV estão corretas.
B As sentenças III e IV estão corretas.
C As sentenças I, II e IV estão corretas.
D As sentenças I, II e III estão corretas.

Dentro do contexto de Big Data, é inerente a expansão do volume de dados, além da consequente necessidade de informação de alta disponibilidade, entretanto, as arquiteturas convencionais impõem restrições físicas pela topologia que lhes são inerentes. Para suprir essa lacuna, surgiu o Apache Hadoop, um framework para o processamento e o armazenamento de dados em larga escala.
Sobre o Apache Hadoop, analise as sentenças a seguir:
I- O projeto Hadoop foi criado em 2005, por Doug Cutting.
II- Google File System (GFS) é um sistema de arquivos escalável para aplicações de distribuição intensiva de dados.
III- Em janeiro de 2008, o Hadoop se tornou um projeto de alta relevância da Apache, confirmando o sucesso e a diversificada comunidade ativa.
IV- O Apache Hadoop não é denominado como um framework de Big Data e sim um componente para Big Data.
A As sentenças I, II e IV estão corretas.
B As sentenças III e IV estão corretas.
C As sentenças I, II e III estão corretas.
D As sentenças II e IV estão corretas.

Em 2024, estima-se que existam aproximadamente 17,08 bilhões de dispositivos conectados à Internet, número que deverá quase dobrar até 2030. Este aumento contínuo ressalta a importância de técnicas de gerenciamento e análise de grandes volumes de dados. No que se refere aos tipos de dados, assinale a alternativa CORRETA sobre o tipo de dados em um sistema gerenciador de banco de dados: a) Dados do tipo NoSQL; B) Dados geoespaciais; C) Dados não estruturados; D) Dados estruturados; E) Dados semiestruturados.

A análise de dados é fundamental para a geração de informações e conhecimento. Os dados podem ser classificados como estruturados, semiestruturados e não estruturados. Os Sistemas Gerenciadores de Banco de Dados (SGBDs) lidam principalmente com dados estruturados, que são armazenados em tabelas com esquemas predefinidos.
No que se refere aos tipos de dados, assinale a alternativa CORRETA que representa uma estrutura de armazenamento de dados no formato estruturado:
A INSERT INTO clientes (id_cliente, nome, idade, cidade) VALUES (1, 'João', 28, 'São Paulo');
B match(cliente: nome) idade → cidade: 'São Paulo'
C { "id_cliente": 1, "nome": "João", "idade": 28, "cidade": "São Paulo" }
D CREATE TABLE clientes (id_cliente INT PRIMARY KEY, nome VARCHAR(50), idade INT, cidade VARCHAR(50));
E 1João28São Paulo

Quanto à velocidade, o terceiro V é um desafio, pois abrange a velocidade sob a qual os dados são persistidos e analisados. Devido aos problemas de desempenho dos bancos de dados relacionais em gerenciarem a imensa quantidade de dados produzidos, surgiram tecnologias de armazenamento e de distribuição que permitem com que os dados sejam consultados de maneira mais rápida.
Sobre essas tecnologias, analise as opções a seguir:
I- NoSQL (Not Only SQL).
II- Map Reduce.
III- Apache Hadoop.
IV- Python.
A As opções I, II e III estão corretas.
B As opções II e IV estão corretas.
C As opções I, II e IV estão corretas.
D As opções III e IV estão corretas.

O conceito de sistemas distribuídos teve grande ascensão entre os anos 1970 e 1990, principalmente, com o grande aumento da velocidade das redes locais de computadores. E com ele veio outros conceitos como a computação paralela.
Sobre a computação paralela, analise as sentenças a seguir:
I- Com o crescente volume de dados, torna-se necessário o emprego da computação paralela e distribuída.
II- Na arquitetura paralela, o objetivo é “paralelizar” os processos, ou seja, dividir entre os núcleos.
III- Com o crescente volume de dados, torna-se necessário o emprego exclusivo da computação paralela.
IV- Com o crescente volume de dados, torna-se necessário o emprego exclusivo da computação distribuída.
A As sentenças III e IV estão corretas.
B As sentenças I, II e IV estão corretas.
C As sentenças I e II estão corretas.
D As sentenças II e IV estão corretas.

O modelo cliente-servidor pode ser classificado conforme a distribuição de três componentes básicos: dados, lógica da aplicação e apresentação. Dependendo de onde esses componentes estão localizados, a arquitetura poderá ser considerada como apresentação distribuída, apresentação remota, lógica distribuída, gerenciamento remoto de dados ou dados distribuídos.
Sobre as classificações de arquitetura no modelo cliente-servidor, analise as afirmativas a seguir:
I. Na arquitetura de apresentação distribuída, o servidor concentra dados, lógica de aplicação e apresentação.
II. Na arquitetura de apresentação remota, o cliente é responsável apenas pela apresentação.
III. Na arquitetura de lógica distribuída, o cliente e o servidor dividem as responsabilidades da lógica da aplicação.
IV. Na arquitetura de gerenciamento remoto de dados, a apresentação e a lógica ficam no cliente, enquanto os dados ficam no servidor.
A I, II e IV, apenas.
B I, II, III e IV.
C II e III, apenas.
D I e IV, apenas.
E III e IV, apenas.

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