Questões de Concurso Público SEFAZ-AM 2022 para Analista de Tecnologia da Informação da Fazenda Estadual - Tarde
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CRISP-DM é um modelo de referência não proprietário e tecnologicamente neutro que pode ser usado por iniciantes ou especialistas para descrever o ciclo de vida de projetos de Mineração de Dados em seis fases distintas.
A terceira fase do modelo corresponde
Leia o fragmento a seguir.
“Atualmente, no contexto do Big Data e Data Analytics, faz-se referência às características enunciadas por pesquisadores e produtores de soluções como sendo um conjunto de cinco Vs. Originalmente, a definição clássica de Big Data fez referência a três Vs fundamentais: _____, _____ e _____ de dados que demandam formas inovadoras e rentáveis de processamento da informação, para melhor percepção e tomada de decisão.”
Assinale a opção cujos itens completam corretamente as lacunas do fragmento acima, na ordem apresentada.
Com relação às características dos componentes do ecossistema Hadoop, analise as afirmativas a seguir.
I. Kafka é um gerenciador de armazenamento de dados do tipo colunar de código aberto de fácil integração com MapReduce e Spark, que utiliza o modelo de consistência forte, permite que o desenvolvedor escolha requisitos de consistência por solicitação, incluindo a opção de consistência estritamente serializável.
II. Impala, que tem forte integração com o Kudu, permite que o desenvolvedor de aplicações o utilize para inserir, consultar, atualizar e excluir dados no Kudu usando a sintaxe SQL do Impala. Adicionalmente, permite usar JDBC ou ODBC para conectar aplicativos novos ou pré-existentes escritos em qualquer linguagem, estrutura ou ferramenta de inteligência de negócios.
III. Kudu permite integrar seu próprio catálogo com o Hive Metastore (HMS). O HMS é o provedor de metadados e catálogo padrão no ecossistema Hadoop. Quando a integração está habilitada, as tabelas Kudu podem ser descobertas e usadas por ferramentas externas com reconhecimento de HMS, mesmo que elas não estejam integradas ao Kudu.
Está correto o que se afirma em
Com relação às arquiteturas de big data, analise as afirmativas a seguir.
I. As arquiteturas de big data suportam um ou mais tipos de carga de trabalho, por exemplo, processamento em lote de fontes de big data em repouso; processamento em tempo real de big data em movimento; exploração interativa de big data e análise preditiva e aprendizado de máquina.
II. A arquitetura kappa aborda o problema da baixa latência criando dois caminhos para o fluxo de dados. Todos os dados que entram no sistema passam por dois caminhos: a camada de lote (caminho frio) que armazena os dados de entrada em sua forma bruta e executa o processamento os dados em lote, e a camada de velocidade (hot path) que analisa os dados em tempo real. Essa camada é projetada para ter baixa latência, em detrimento da precisão.
III. A arquitetura lambda, posterior à kappa, foi proposta para ser uma alternativa para mitigar os problemas da baixa latência. Lambda tem os mesmos objetivos da kappa, mas com uma distinção importante: todos os dados fluem por um único caminho, usando um sistema de processamento de fluxo de dados. Semelhante à camada de velocidade da arquitetura lambda, todo o processamento de eventos é realizado através de um fluxo único de entrada.
Está correto o que se afirma em
A figura a seguir exibe duas relações R e S.
Sobre essas relações foi aplicada a operação R ÷ S da álgebra relacional.
Assinale a opção que apresenta a relação T resultante.
Com relação ao teorema CAP e suas propriedades aplicadas ao contexto de bancos de dados NoSQL na Web, analise as afirmativas a seguir.
I. Consistência é a garantia de o sistema devolverá a resposta correta a cada requisição de dados que atender, ou seja, os dados devolvidos serão os mais atualizados que estejam disponíveis.
II. Atomicidade é a garantia de que toda requisição recebida pelo sistema em um nó não falho, será respondida o mais isoladamente possível.
III. Performance é a garantia de que o sistema continue operante mesmo no caso da ocorrência de uma falha que isole os nós em grupos, e que os nós não consigam se comunicar com os demais do grupo.
Está correto o que se afirma em
Uma regra de associação utilizada em mineração de dados é uma expressão de implicação no formato X → Y, onde X e Y são conjuntos disjuntos de itens, onde X ∩ Y = Ø. A força de uma regra de associação pode ser medida em termos do seu suporte (sup) e confiança (conf).
Assinale a opção que apresenta a definição formal da métrica confiança.
Com relação aos estágios do processamento e otimização de consultas SQL em sistemas de bancos de dados distribuídos, analise as afirmativas a seguir e assinale (V) para a verdadeira e (F) para a falsa.
( ) A consulta de entrada em dados distribuídos é especificada formalmente usando uma linguagem de consultas, que depois, é traduzida para uma consulta algébrica em relações globais. A tradução refere-se ao esquema conceitual global e não leva em consideração a distribuição e a replicação de dados.
( ) Em bancos de dados distribuídos, a fragmentação resulta em relações armazenadas em sites separados com alguns fragmentos. Este estágio mapeia a consulta distribuída no esquema global para as consultas separadas em fragmentos individuais, usando informações de distribuição e replicação de dados.
( ) A otimização local da consulta consiste em construir uma estratégia com base em uma lista de candidatas que está mais próxima do ideal. A lista de consultas otimizadas pode ser obtida ao permutar a ordenação das operações em uma consulta de fragmentos geradas em estágios anteriores.
As afirmativas são, na ordem apresentada, respectivamente,
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