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Q3034872 Sistemas Operacionais
No âmbito das tecnologias de processamento e armazenamento de Big Data, estruturas, frameworks, bancos de dados e sistemas compõem soluções para enfrentar os desafios complexos da era dos dados em alta velocidade. Um sistema de processamento de fluxo de dados (streams) e arquitetura baseada em DAG (grafos acíclicos direcionados) é o Apache: 
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Vamos analisar a questão para entender melhor o tema abordado e identificar a alternativa correta.

O tema central da questão está relacionado a tecnologias de processamento de dados em tempo real. Ela menciona sistemas capazes de lidar com fluxos de dados (streams) e utiliza uma arquitetura baseada em DAG (grafos acíclicos direcionados). Entender o que cada ferramenta faz e suas características é fundamental para escolher a alternativa correta.

Alternativa correta: C - Flink

O Apache Flink é uma tecnologia de processamento em tempo real projetada para executar o processamento de fluxo de dados (stream processing). Ele é conhecido por sua capacidade de processar grandes volumes de dados com latência muito baixa e é baseado em uma arquitetura de DAG. O Flink é amplamente utilizado para análise de dados em tempo real, fornecendo resultados quase instantâneos.

Agora, vamos analisar por que as outras alternativas estão incorretas:

A - Kafka: O Apache Kafka é uma plataforma de transmissão de dados usada para construir pipelines de dados em tempo real. Embora seja excelente para gerenciar fluxos de dados, sua função principal não é o processamento de dados, mas sim a publicação e assinatura de fluxos de dados. Portanto, Kafka não usa uma arquitetura de DAG para processamento.

B - Cassandra: O Apache Cassandra é um sistema de gerenciamento de banco de dados distribuído projetado para lidar com grandes volumes de dados em múltiplos servidores. Sua especialidade é o armazenamento de dados, não o processamento de fluxos de dados em tempo real. Ele não é baseado em uma arquitetura de DAG.

D - Spark: O Apache Spark é uma plataforma de processamento de dados em tempo real e em lote, que também utiliza DAG para processamento. No entanto, o Spark é mais conhecido pelo seu processamento em lote e micro-lote, enquanto o Flink é mais otimizado para processamento de fluxo contínuo. A questão especifica processamento de fluxo de dados, fazendo do Flink a escolha mais adequada.

Espero que essa explicação tenha ajudado a esclarecer suas dúvidas sobre a questão. Gostou do comentário? Deixe sua avaliação aqui embaixo!

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