Em projetos de Big Data, que lidam com grande volume, varie...

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Ano: 2024 Banca: FURB Órgão: Câmara de Brusque - SC Prova: FURB - 2024 - Câmara de Brusque - SC - Analista de Tecnologia da Informação |

Q3124289 Banco de Dados

Em projetos de Big Data, que lidam com grande volume, variedade e velocidade de dados, a escolha da técnica ideal para combinar informações de diferentes fontes é crucial. O INNER JOIN, operação comum em bancos de dados relacionais (SGBDR), apresenta desafios específicos nesse contexto. Com base em seus conhecimentos sobre INNER JOIN e os desafios de Big Data, assinale a afirmação verdadeira:

Em Big Data, o uso de INNER JOIN pode ser problemático devido à necessidade de processar grandes volumes de dados, o que pode levar a um tempo de execução excessivo.

O INNER JOIN é mais eficiente em bancos de dados NoSQL, como o MongoDB, do que em bancos de dados relacionais (SGBDR) devido à sua estrutura não relacional.

O INNER JOIN é sempre a solução mais eficiente para combinar dados em Big Data, independentemente do volume e da variedade dos dados.

As tecnologias de Big Data, como Apache Hadoop e Apache Spark, eliminam completamente a necessidade de usar INNER JOIN em projetos de Big Data.

O INNER JOIN é ideal para combinar dados não estruturados, como texto livre e imagens, em projetos de Big Data.

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