Questões de Concurso Comentadas por alunos sobre big data em banco de dados

Nas últimas décadas, a automatização e a inserção de máquinas agrícolas transformaram profundamente o panorama do trabalho nas áreas rurais [...] e, em menos de 50 anos, a produtividade do agronegócio brasileiro aumentou 400%. [...]
Esses resultados vieram com a adoção da tecnologia nos processos cotidianos, e também com o investimento em pesquisas [...]. Agora, o agronegócio pode estar diante de um novo salto de produtividade; big data e machine learning são ferramentas que estão ganhando espaço e que podem, novamente, transformar o cenário do campo.
Disponível em: https://summitagro.estadao.com.br/tendencias-e- -tecnologia/como-big-data-e-machine-learning-sao-aplicados-no- -agronegocio/. Acesso em: 5 jan. 2024. Adaptado.

A utilização da plataforma paralela de processamento MapReduce aplica-se adequadamente como um framework de processamento de Big Data, visando à escalabilidade para as aplicações.
Nesse contexto, uma característica inerente à MapReduce é a

O Ecossistema Spark tem componentes que oferecem funcionalidades específicas que o tornam uma ferramenta versátil e eficiente para o processamento de grandes volumes de dados, a análise em tempo real, o aprendizado de máquina e muito mais. Essa integração e flexibilidade são algumas das razões pelas quais o Spark se tornou uma ferramenta amplamente utilizada em aplicações de Big Data. Os componentes da Plataforma Spark pertencem a dois grupos principais: os componentes básicos e os componentes especializados, que provêm funcionalidades mais avançadas. Dentre os componentes básicos, podemos destacar o Spark Core, também conhecido como “coração” do Ecossistema, e que é responsável pelas tarefas consideradas essenciais.
O componente Spark Core

O Big Data é um conceito recente, sendo normalmente definido por um conjunto de termos, definidos como 5 “V”s. Relacione os termos a seguir com suas respectivas representações.

1. Volume.
2. Variedade.
3. Veracidade.
4. Velocidade.
( ) É um termo cunhado pela IBM que está sendo usado como o quarto “V” para descrever Big Data. Refere-se à conformidade com os fatos: precisão, qualidade ou confiabilidade dos dados. Ferramentas e técnicas são frequentemente usadas para lidar com Big Data, transformando os dados em insights de qualidade e confiáveis.

( ) Significa a celeridade com que os dados estão sendo produzidos e com que presteza os dados devem ser processados (ou seja, capturados, armazenados e analisados) para atender a necessidade ou demanda. Talvez seja a característica mais negligenciada do Big Data.
( ) É a característica mais comum do Big Data. Muitos fatores contribuíram ao aumento exponencial na quantidade de dados, como dados baseados em transações armazenados ao longo dos anos, os dados das mídias sociais, aumentando a quantidade de dados de sensores, dados RFID e GPS gerados automaticamente e assim por diante.
( ) Atualmente os dados hoje possuem diversos e tipos e formatos, desde bancos de dados relacionais aos XML e dados capturados por sensores, vídeo, áudio. Segundo estimativas, 80 a 85 por cento de todos os dados das organizações estão em algum tipo de formato não estruturado ou semiestruturado.

A relação correta, na ordem dada, é

No contexto da tecnologia e análise de dados, considere as seguintes afirmações sobre Big Data e identifique a correta:

Graças ao avanço tecnológico, a capacidade de armazenamento e produção de dados digitais cresceu de forma exponencial, alcançado níveis que superam significativamente as expectativas da sociedade de alguns anos atrás. Esses conjuntos de dados,  que por sua grandeza e complexidade demandam nova técnicas e tecnologias para o seu processamento, são conhecidos como  Big Data.

Sobre as características do Big Data, analise os itens a seguir.
I. Veracidade.
II. Valor.
III. Validade.

Está correto o que se afirma em