Questões de Concurso
Comentadas para ipea
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Nesse contexto, considere o seguinte comando:
pg_dump -a -Fp Alfa > Beta
Esse comando gera um backup
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
Nesse contexto, uma importante questão de projeto refere-se à
Do Banco Nossa Caixa
Disponível em: https://www.saopaulo.sp.gov.br/ultimas-noticias/ nossa-caixa-usa-sistema-pioneiro-de-processamento-de-dados/. Acesso em: 5 jan. 2024.
No modelo de arquitetura Massively Parallel Processor, MPP, extensibilidade e escalabilidade são características comuns e vantajosas no armazenamento e no processamento de dados paralelos.
Nesse contexto, qual modelo de processamento se enquadra à arquitetura MPP?
O sharding é necessário para garantir a
No caso da ingestão de dados em tempo real, streaming, os dados são
O componente Spark Core
1 - Extração, ou coleta, de dados das fontes disponíveis;
2 - Transformação dos dados coletados para que atendam às necessidades específicas de processamento e análise; e
3 - Carga dos dados em algum repositório de destino, como um banco de dados relacional ou um data lake.
Essas três etapas podem variar dependendo de os dados serem estruturados ou não.
Nesse contexto, verifica-se que, na etapa de
Nesse caso, o atributo identificador da entidade PESQUISADOR
IMÓVEL (cod-sncr, denominacao, cod-mun, area-total)
MUNICÍPIO (cod-mun, uf, qtd-imoveis)
A chave primária de um imóvel é o seu código no Sistema Nacional de Cadastro Rural (SNCR), e a de um município é o seu código, segundo o IBGE. A coluna IMÓVEL.cod-mun é chave estrangeira e referencia MUNICÍPIO.cod-mun.
Uma aplicação, ou sistema, realiza regularmente a seguinte transação nesse banco de dados:
Início da transação
Inserção dos dados de um novo imóvel na tabela IMÓVEL
Atualização de qtd-imoveis na tabela MUNICÍPIO
Commit
Nesse exemplo, a propriedade de atomicidade de uma transação garantirá que
INDUSTRIA (cnpj, razao-social, capital-social, qtd-alteracoes)
Nessa tabela, a chave primária é o atributo cnpj.
Foi criada a seguinte stored procedure, codificada segundo a sintaxe do PostgreSQL:
Ao ser executada, essa procedure
O atributo identificador na entidade UF é cod; o atributo identificador na entidade EMPRESA é CNPJ.
Foram criadas tabelas, segundo o Modelo Relacional, derivadas do DER apresentado.
O conjunto de tabelas corretamente derivadas do DER apresentado nas quais as chaves primárias encontram-se sublinhadas é
PESSOA (CPF, nome, sexo, idade, RG, renda, município-residência, UF-residência)
A chave primária dessa tabela é o atributo CPF.
Nesse contexto, considere as seguintes dependências funcionais (DF) definidas para alguns dos atributos da tabela PESSOA:
CPF → nome
CPF → renda
CPF → município-residência
Município-residência → UF-residência
RG → nome
Considerando-se a definição da primeira, da segunda e da terceira formas normais, 1FN, 2FN e 3FN, respectivamente, a tabela PESSOA NÃO está na
Com os dados distribuídos dessa forma,
SINISTRO (cod-sinistro, data-e-hora, localizacao, cod-rodovia, cod-municipio, quantidade-de-vitimas)
RODOVIA (cod-rodovia, nome, estadual-ou-federal)
MUNICIPIO (cod-municipio, uf, quantidade-de-habitantes)
Os atributos que formam as chaves primárias de cada tabela estão sublinhados.
Na tabela SINISTRO, há duas chaves estrangeiras: cod-rodovia, que indica onde ocorreu o sinistro, caso ele tenha ocorrido em uma rodovia, e cod-municipio, que indica em que municipio ocorreu o sinistro.
Nesse contexto, considere o seguinte comando SQL:
SELECT S.cod-rodovia, S.data-e-hora, quantidade-de-vitimas FROM SINISTRO S WHERE S.cod-rodovia IN ( SELECT R.cod-rodovia FROM RODOVIA R WHERE R.estadual-ou-federal = 'federal') AND EXISTS ( SELECT * FROM MUNICIPIO M WHERE M.cod-municipio = S.cod-municipio AND M.quantidade-de-habitantes < 50000)
Os resultados produzidos pela execução desse comando apresentam o código da rodovia, a data e hora e a quantidade de vítimas de sinistros ocorridos em
Uma forma bastante adequada de modelar relacionamentos entre objetos em um banco de dados é utilizar um modelo de grafos, um dos modelos populares dos chamados bancos de dados NoSQL. Nesse modelo, os dados são representados por meio de nós e relacionamentos, ou arestas. Dois dos tipos de grafos comuns, implementados por gerenciadores de banco de dados, são o Resource Description Framework (RDF) e o Labeled Property Graph (LPG).
A respeito desses tipos de grafos, verifica-se que as(os)
Nesse contexto, considere que, quando um determinado comando SELECT, que realiza acesso aos dados logicamente relacionados das quatro tabelas citadas, é executado no contexto apresentado, ele possui um alto tempo de resposta. Foi, então, avaliado que, dentre outras medidas, o desempenho da execução desse comando precisa ser aprimorado.
Nesse caso, é necessário observar se no plano de execução desse comando há
Essa opção de tratamento do risco é a de