Vamos analisar as alternativas uma a uma para encontrar a correta: A) O AWS Batch é uma ferramenta de código aberto usada para criar pipelines de dados em tempo real, enquanto o Apache Spark é um serviço gerenciado da AWS para execução de job sem lote. - Incorreto. O AWS Batch não é uma ferramenta de código aberto e é voltado para processamento em lote, não em tempo real. B) O Apache Spark é usado para orquestrar contêineres em clusters Kubernetes, enquanto o AWS Batch é voltado para o provisionamento de máquinas virtuais em tempo real. - Incorreto. O Apache Spark não é especificamente para orquestração de contêineres e o AWS Batch é para processamento em lote, não em tempo real. C) O AWS Batch permite executar milhares de jobs em paralelo, provisionando recursos automaticamente, enquanto o Apache Spark realiza processamento distribuído de dados em lote com suporte a paralelismo. - Correto. O AWS Batch é realmente projetado para executar jobs em lote e o Apache Spark é conhecido por seu processamento distribuído e suporte a paralelismo. D) O AWS Batch é utilizado apenas para tarefas críticas em tempo real, enquanto o Apache Spark é limitado a ambientes locais e não funciona em nuvem. - Incorreto. O AWS Batch é para processamento em lote e o Apache Spark pode ser executado em ambientes de nuvem. E) O Apache Spark é uma ferramenta de monitoramento de jobs sem lote, enquanto o AWS Batch é usado para armazenar dados em bancos relacionais. - Incorreto. O Apache Spark não é uma ferramenta de monitoramento e o AWS Batch não é usado para armazenar dados em bancos relacionais. Portanto, a alternativa correta é: C) O AWS Batch permite executar milhares de jobs em paralelo, provisionando recursos automaticamente, enquanto o Apache Spark realiza processamento distribuído de dados em lote com suporte a paralelismo.