Ao considerar os tipos de Big Data - dados estruturados, se...

A alternativa correta é a B.

Vamos entender o porquê:

Alternativa B: Dados não estruturados, como imagens e vídeos, são melhor gerenciados por sistemas de arquivos distribuídos, como o Hadoop Distributed File System (HDFS), que oferece escalabilidade e flexibilidade. Isso é verdade porque dados não estruturados não seguem um esquema fixo e, portanto, necessitam de sistemas que possam lidar com essa variedade e volume de dados. O HDFS é especialmente projetado para armazenar grandes volumes de dados não estruturados e processá-los de forma distribuída, o que o torna uma escolha ideal para Big Data.

Alternativa A: Esta alternativa está incorreta porque os sistemas de banco de dados relacionais (RDBMS) são mais adequados para dados estruturados. Eles utilizam um esquema rígido e tabelas para armazenar dados, o que não é ideal para dados não estruturados ou semiestruturados, que necessitam de maior flexibilidade.

Alternativa C: Esta afirmação está incorreta, pois bancos de dados NoSQL são projetados exatamente para lidar com dados semiestruturados e não estruturados, como JSON e XML. Esses tipos de bancos de dados são altamente flexíveis e podem se adaptar a esquemas que mudam com frequência, o que é comum em dados semiestruturados.

Alternativa D: Esta opção está incorreta porque Big Data tem, sim, um impacto significativo nas tecnologias de banco de dados existentes. A normalização de dados é um processo específico dos bancos de dados relacionais e não é uma solução viável para todos os tipos de dados do Big Data, que muitas vezes são volumosos, variados e rapidamente gerados.

Compreender os diferentes tipos de dados no contexto de Big Data e identificar qual tecnologia é mais apropriada para cada tipo é essencial para o aproveitamento de dados de forma eficiente e eficaz.

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