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Questão FC331091

O Apache Spark é um mecanismo de análise unificado para processamento de dados em grande escala com diversas aplicações em ciência de dados, machine learning e processamento de grá

Bancos de Dados Dimensionais

FGV · 2025

O Apache Spark é um mecanismo de análise unificado para processamento de dados em grande escala com diversas aplicações em ciência de dados, machine learning e processamento de gráficos.

 

Considerando essa ferramenta, julgue as afirmativas a seguir.

 

I. O Spark pode ser executado no Apache Hadoop, Kubernetes, por conta própria, na nuvem, em máquinas isoladas ou em clusters.

 

II. DataFrames, SQL e Structured Streaming são exemplos de APIs do Spark.

 

III. Uma diferença entre o Spark e o MapReduce é que o Spark processa e mantém os dados na memória para as etapas subsequentes, sem gravar ou ler do disco, gerando maior velocidade de processamento.

 

Está correto o que se afirma em

  1. I, apenas.
  2. II, apenas.
  3. I e II, apenas.
  4. II e III, apenas.
  5. I, II e III.
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Gabarito

Errado

Comentário do professor

As afirmativas I, II e III são corretas porque descrevem características centrais do Spark.

I. O Spark é agnóstico quanto ao ambiente de execução: roda sobre Apache Hadoop YARN, em Kubernetes, em modo standalone, em nuvens públicas (AWS, Azure, GCP), em máquinas isoladas ou em clusters distribuídos. Essa flexibilidade facilita implantação conforme recursos e necessidades.

II. O Spark expõe várias APIs para diferentes cenários: DataFrames (dados estruturados), SQL (consultas declarativas) e Structured Streaming (processamento de streams). Essas interfaces suportam linguagens como Scala, Python, Java e R.

III. Diferentemente do MapReduce, o Spark mantém dados intermediários preferencialmente na memória (via RDD/Dataset, cache/persist) e usa um planejador em DAG, reduzindo leituras/gravações em disco e, assim, aumentando consideravelmente a velocidade de processamento.

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