Os sistemas de Data Warehouse são tradicionalmente
suportados por modelos multidimensionais predefinidos,
tendo o intuito de prover suporte a aplicações de Business
Intelligence. A resposta às novas necessidades é a
utilização de memória extensiva, distribuição de dados e
paralelização de processamento, que, de uma forma ou de
outra, estão incluídos no Apache Hadoop, Apache Spark,
bases de dados NoSQL e tecnologias complementares a
estas.
Uma característica importante do Apache Spark é

Question

Os sistemas de Data Warehouse são tradicionalmente
suportados por modelos multidimensionais predefinidos,
tendo o intuito de prover suporte a aplicações de Business
Intelligence. A resposta às novas necessidades é a
utilização de memória extensiva, distribuição de dados e
paralelização de processamento, que, de uma forma ou de
outra, estão incluídos no Apache Hadoop, Apache Spark,
bases de dados NoSQL e tecnologias complementares a
estas.
Uma característica importante do Apache Spark é Alternativa A: realizar processamento em lote, sendo adequado para
cargas de trabalho como análises retrospectivas. Ou Alternativa B: ser baseado no mapeamento de memória, dividindo
dados em blocos e distribuindo entre os nós de um
cluster. Ou Alternativa C: utilizar in-memory cache (cache em memória) e recursos
de otimização para agilizar consultas analíticas em
conjuntos de dados de qualquer tamanho. Ou Alternativa D: gerenciar e monitorar clusters de nós, otimizando o
processamento por meio de paralelismo.

Instituto Verbena - Universidade Federal de Goiás · Accepted Answer

Alternativa [C] utilizar in-memory cache (cache em memória) e recursos
de otimização para agilizar consultas analíticas em
conjuntos de dados de qualquer tamanho.

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Os sistemas de Data Warehouse são tradicionalmente suportad...

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