Compreender a tecnologia Hadoop e os aspectos fundamentais do seu ecossistema é fundamental para o profissional de Tecnologia da Informação.
Sendo assim, selecione a opção correta sobre o Hadoop.
Hadoop é um ambiente ideal para extrair e transformar pequenos volumes de dados.
O Hadoop não funciona com pequenos volumes de dados.
A estrutura de desenvolvimento no Hadoop é sequencial.
O Hadoop tem apenas uma única distribuição.
O Hadoop utiliza o HDFS para armazenar dados.
Sendo assim, selecione a opção correta sobre o Hadoop.
Hadoop é um ambiente ideal para extrair e transformar pequenos volumes de dados.
O Hadoop não funciona com pequenos volumes de dados.
A estrutura de desenvolvimento no Hadoop é sequencial.
O Hadoop tem apenas uma única distribuição.
O Hadoop utiliza o HDFS para armazenar dados.
Respostas
Ed 
há 8 meses
A opção correta sobre o Hadoop é: "O Hadoop utiliza o HDFS para armazenar dados." O Hadoop é projetado para trabalhar com grandes volumes de dados e utiliza o Hadoop Distributed File System (HDFS) para armazenamento. As outras opções apresentadas estão incorretas.
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Serviço de correio eletrônico
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O data lake é composto por camadas e níveis. Selecione a opção correta a respeito da camada responsável por fazer a marcação dos dados do Data Lake.
Camada de Metadados
Camada de governança
Camada de segurança
Camada de gerenciamento do ciclo de vida da informação
Camada de gerenciamento de dados
Selecione a opção correta a respeito do nível do Data Lake responsável por fornecer dados para a análise de negócios.
Nível de gerenciamento
Nível de consumo
Nível de Metadados
Nível de governança
Nível de admissão
Observe o trecho de código abaixo
import numpy as np from pyspark import SparkContext spark_contexto = SparkContext() a = np.array([1, 5, 1, 6, 4, 7, 7]) teste = spark_contexto.parallelize(a) Selecione a opção correta a respeito dele.
A utilização do SparkContext é opcional.
A linha "spark_contexto.parallelize(a)" aplica a técnica MapReduce para processar o vetor "a".
A execução do trecho de código vai gerar um erro.
A variável "teste" corresponde a um RDD.
O objetivo do trecho de código é contar a quantidade de ocorrências dos valores do vetor "a".
O paradigma MapReduce é uma estratégia de computação com capacidade de processar grandes conjuntos de dados de maneira distribuída em várias máquinas.
Em relação à técnica MapReduce, selecione a opção que é responsável por consolidar os resultados produzidos ao longo do processamento.
Redução
Agregação
Processamento
Separação
Mapeamento
Dado que Felipe quer fazer a junção entre dois conjuntos de dados e escreveu o seguinte código: import pandas as pd df1 = pd.DataFrame({'lkey': ['foo', 'bar', 'baz', 'foo'], 'value': [1, 2, 3, 5]}) df2 = pd.DataFrame({'rkey': ['foo', 'bar', 'baz', 'foo'], 'value': [5, 6, 7, 8]}) df1.merge(df2, left_on='lkey', right_on='rkey')
Qual destas alternativas descreve as saídas do código?
I ¿ O conjunto resultante terá colunas lkey, value_x, rkey, value_y
II ¿ O código não executará, pois Filipe não definiu os sufixos de coluna
III ¿ O resultado do código em questão retornará um pd.Series juntando os conjuntos pela lkey e rkey.
Apenas as opções II e III estão corretas.
Apenas a opção I está correta.
Apenas as opções I e III estão corretas.
Apenas a opção II está correta.
Apenas a opção III está correta.
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As notas que compõem o histórico escolar de um aluno são classificadas como que tipo de dados?
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Atemporais
Numéricos
Semi-Estruturados
Categóricos
Dentre as inúmeras bibliotecas da linguagem Python qual destas é a que abstrai conceitos de engenharia de aprendizado de máquina e implementa modelos de ML?
Numpy
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BeautifulSoup
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Qual o processo irmão do KDD que é utilizado comumente no âmbito industrial?
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