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Q2100895

Banco de Dados Big Data ,

Ano: 2023 Banca: Instituto Consulplan Órgão: MPE-BA Prova: Instituto Consulplan - 2023 - MPE-BA - Analista Técnico – Análise de Sistemas |

Q2100895 Banco de Dados

Uma arquitetura de gestão de Big Data deve incluir uma variedade de serviços que permitam que as empresas façam uso de incontáveis fontes de dados de maneira rápida e eficiente. Sobre a arquitetura de Big Data, assinale a afirmativa correta.

Alternativas

A infraestrutura física é baseada em um modelo de computação distribuída.

As conhecidas APIs (Application Programming Interface) não fazem parte da arquitetura Big Data.

O Big Data realiza a coleta de vários dados, mas somente de fontes internas, ou seja, dentro da organização.

A infraestrutura de segurança não se aplica ao Big Data, tendo em vista que todos os dados utilizados por ele são abertos (públicos) e não precisam de proteção.

Mesmo o Big Data sendo uma enorme estrutura de armazenamento, não há a presença de qualquer tipo de redundância. Este fato se deve à eficiência de seus algoritmos.

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Q2096296

Banco de Dados Big Data ,

Ano: 2023 Banca: FGV Órgão: Receita Federal Prova: FGV - 2023 - Receita Federal - Analista-Tributário (manhã) |

Q2096296 Banco de Dados

Assinale a opção que melhor descreve a diferença entre os frameworks Apache Spark e Apache Hadoop, no contexto do processamento de Big Data.

Alternativas

O processamento de dados no Spark é mais rápido do que no Hadoop, pois ele é baseado em memória e utiliza RDDs, enquanto o Hadoop é baseado em disco e utiliza MapReduce.

O processamento de dados no Hadoop é mais rápido do que no Spark, pois o Hadoop é mais escalável e utiliza clusters maiores, enquanto o Spark é limitado pelo tamanho do cluster.

O Spark é mais adequado para cargas de trabalho mais pesadas, enquanto o Hadoop é melhor para cargas de trabalho mais leves e interativas.

O Spark e o Hadoop utilizam as mesmas técnicas de processamento de dados, mas o Spark é mais adequado para casos de uso em que a latência é um fator crítico, enquanto o Hadoop é mais adequado para casos de uso em que a capacidade de processamento em lote é mais importante.

O Hadoop é uma tecnologia mais recente que oferece melhorias, em relação ao Spark, em termos de desempenho e velocidade de processamento.

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Q2096292

Banco de Dados Big Data ,

Ano: 2023 Banca: FGV Órgão: Receita Federal Prova: FGV - 2023 - Receita Federal - Analista-Tributário (manhã) |

Q2096292 Banco de Dados

A análise de dados prescritiva é uma técnica de análise de dados que

Alternativas

se concentra na descrição de dados passados e presentes, com o objetivo de encontrar tendências e padrões que possam ser usados para prever eventos futuros.

usa modelos matemáticos e estatísticos para identificar a melhor solução possível para um determinado problema.

se concentra em identificar as causas subjacentes de um problema e em encontrar maneiras de corrigi-las.

usa algoritmos de aprendizado de máquina para identificar padrões e tendências em grandes conjuntos de dados.

usa modelos de aprendizado profundo para identificar padrões em dados não estruturados.

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Q2096187

Banco de Dados Big Data ,

Ano: 2023 Banca: FGV Órgão: Receita Federal Prova: FGV - 2023 - Receita Federal - Auditor-Fiscal (manhã) |

Q2096187 Banco de Dados

As principais plataformas de computação em nuvem, como Amazon Web Services (AWS), Microsoft Azure e Google Cloud Platform (GCP), oferecem soluções de Big Data para ajudar as empresas a coletar, armazenar, processar e analisar grandes quantidades de dados.

As opções a seguir apresentam conjuntos de serviços que estão diretamente relacionados a soluções de Big Data oferecidas pelas plataformas de computação em nuvem elencadas acima, à exceção de uma. Assinale-a.

Alternativas

Armazenamento de dados: AWS S3, Azure Blob Storage e Google Cloud Storage.

Processamento de dados: AWS EMR, Azure HDInsight e Google Cloud DataProc.

Análise de Dados: AWS Athena, Azure Data Lake Analytics e Google BigQuery.

Streaming de Dados: AWS Kinesis, Azure Stream Analytics e Google Cloud Pub/Sub.

Aplicações: AWS Elastic Beanstalk, Azure App Service e Google App Engine.

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Q2085017

Banco de Dados Big Data ,

Ano: 2023 Banca: Instituto Consulplan Órgão: SEGER-ES Prova: Instituto Consulplan - 2023 - SEGER-ES - Analista do Executivo - Tecnologia da Informação |

Q2085017 Banco de Dados

Arquiteturas de Big Data são responsáveis por lidar com ingestão, processamento e análise de dados grandes ou complexos demais para sistemas de banco de dados tradicionais. Em relação aos componentes das arquiteturas de Big Data, assinale a afirmativa INCORRETA.

Alternativas

Orquestração: Azure Data Factory não é uma tecnologia de orquestração, não permitindo automatizar fluxos de trabalho.

Processamento de fluxo: depois de capturar mensagens em tempo real, a solução precisa processá-las filtrando, agregando e preparando os dados para análise. Os dados de fluxo processados são gravados em um coletor de saída.

Fonte de dados: todas as soluções de Big Data começam com uma ou mais fontes de dados como, por exemplo, armazenamentos de dados de aplicativo, arquivos estáticos produzidos por aplicativos, ou fontes de dados em tempo real.

Processamento em lotes: como os conjuntos de dados são muito grandes, geralmente uma solução de Big Data precisa processar arquivos de dados usando trabalhos em lotes de execução longa para filtrar, agregar e, de outro modo, preparar os dados para análise.

Armazenamento de dados: dados de operações de processamento em lotes normalmente são armazenados em um repositório de arquivos distribuído que pode conter amplos volumes de arquivos grandes em vários formatos. Esse tipo de repositório, geralmente é chamado Data Lake.

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68: B

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