Com relação a inteligência artificial, análise de dados e Bi...

Alternativa correta: C - certo

Para responder a esta questão com precisão, é importante entender o conceito de Big Data e sua relação com arquiteturas paralelas e distribuídas, que frequentemente utilizam Clusters. Big Data se refere ao processamento e análise de grandes volumes de dados – tão grandes que ultrapassam a capacidade dos sistemas de banco de dados tradicionais.

A arquitetura paralela e distribuída é uma solução para lidar com essa imensa quantidade de informação. Utilizando um conjunto de computadores, ou Clusters, é possível realizar tarefas computacionais intensivas dividindo os dados entre diversos nós. Cada nó processa sua parte dos dados concomitantemente, acelerando significativamente a análise total.

A razão pela qual a alternativa é correta reside no fato de que, para analisar grandes bases de dados e processar seus pesados cálculos, a abordagem paralela e distribuída facilita não apenas a análise rápida, mas também a escalabilidade e a resiliência do sistema. Essas arquiteturas são fundamentais para fornecer serviços especializados em diversos cenários, como análises preditivas, reconhecimento de padrões e processamento de linguagem natural.

Portanto, as aplicações de Big Data cofiam na arquitetura paralela e distribuída, um meio essencial para a criação de soluções de análise efetivas para lidar com dados em escala e complexidade crescentes.

Ele permite que tarefas de processamento de análise de big data sejam divididas em tarefas menores que podem ser executadas em paralelo usando um algoritmo (como o MapReduce) e distribuindo-as em clusters Hadoop. Um cluster Hadoop é uma coleção de computadores chamados nós que estão conectados em rede para executar tais cálculos paralelos em grandes conjuntos de dados. Os clusters Hadoop, ao contrário de outros clusters de computador, são projetados especificamente para armazenar e analisar grandes quantidades de dados estruturados e não estruturados em um ambiente de computação distribuído.

Fonte: https://www.databricks.com/br/glossary/hadoop-cluster

O Clustering, ou análise de agrupamentos de dados, é uma das técnicas mais importantes para o gerenciamento de dados de Big Data. Ela permite organizar as informações de um grande banco de dados para realizar uma análise mais precisa, conforme demonstraremos em exemplos práticos mais à frente.

Arquitetura Paralela e Distribuída (Cluster):

• Um cluster é um conjunto de computadores interconectados que trabalham juntos para processar dados de forma paralela e distribuída.
• Essa abordagem permite dividir tarefas complexas em partes menores, processando-as simultaneamente em diferentes máquinas.
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Vantagens do Cluster em Aplicações Big Data:

• Processamento Paralelo: O processamento paralelo em clusters permite que grandes volumes de dados sejam processados de maneira eficiente, acelerando análises e cálculos.
• Escalabilidade: Clusters podem ser dimensionados horizontalmente, adicionando mais máquinas conforme a demanda aumenta.
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Cenários de Uso:

• Análise de Dados: Clusters são usados para executar algoritmos de análise de dados, como MapReduce, Spark e Hadoop, em grandes conjuntos de dados.
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