O Apache Spark oferece várias bibliotecas integradas que am...

A alternativa C - MLlib para construção de pipelines de machine learning é a correta.

O Apache Spark é uma plataforma de processamento de dados amplamente utilizada no contexto de Big Data. Ele é conhecido por sua capacidade de processar grandes volumes de dados de maneira rápida e eficiente. Além de seu núcleo para processamento de dados em lote, o Spark oferece várias bibliotecas integradas que ampliam suas funcionalidades.

Explicação da alternativa correta:

A biblioteca MLlib é projetada especificamente para simplificar o desenvolvimento de algoritmos de machine learning em larga escala. Esta biblioteca fornece um conjunto robusto de ferramentas para criar pipelines de machine learning, abrangendo desde transformações de dados até algoritmos de aprendizado. Ela é otimizada para trabalhar com grandes conjuntos de dados, tirando proveito das capacidades distribuídas do Spark, o que a torna essencial para aplicações em ambientes de Big Data.

Análise das alternativas incorretas:

A - Spark SQL: Esta biblioteca é utilizada para o processamento de consultas estruturadas e integração com SQL. Ela permite que os usuários executem consultas SQL sobre dados armazenados em conjuntos de dados distribuídos dentro do Spark, mas não é voltada para machine learning.

B - Spark Streaming: Esta biblioteca é destinada ao processamento de fluxos contínuos de dados em tempo real. Ela é ideal para cenários onde os dados são gerados continuamente e precisam ser processados assim que chegam. Contudo, não é a opção correta para machine learning em larga escala.

D - GraphX: A GraphX é uma API do Spark utilizada para análise de dados em forma de grafos. Ela é ideal para tarefas como análise de redes sociais ou detecção de comunidades em grafos complexos, mas não é projetada especificamente para machine learning.

Compreender as funcionalidades específicas de cada biblioteca do Apache Spark é essencial para escolher a ferramenta certa para cada tipo de tarefa. Saber como elas se diferenciam auxilia na resolução de questões como esta em concursos públicos.

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Gabarito: Letra C

Comentário:

A biblioteca MLlib do Apache Spark é projetada especificamente para simplificar o desenvolvimento de algoritmos de machine learning em larga escala. Ela oferece uma ampla gama de ferramentas, incluindo algoritmos de aprendizado supervisionado e não supervisionado, processamento de texto, redução de dimensionalidade e construção de pipelines de machine learning.

Análise das alternativas:

A) Errada: Spark SQL é utilizado para processar consultas estruturadas e integrar o uso de SQL ao Spark, mas não é focado em machine learning.

B) Errada: Spark Streaming é voltado para o processamento de fluxos contínuos de dados em tempo real, não para machine learning.

C) Certa: MLlib é a biblioteca do Apache Spark especificamente projetada para algoritmos de machine learning em larga escala.

D) Errada: GraphX é usado para análise de dados em forma de grafos, como redes sociais e hierarquias, mas não é focado em machine learning.

Conclusão: A biblioteca correta é a MLlib, pois ela atende diretamente às necessidades de machine learning em larga escala.

@_gilson.nogueira_