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Questão FC331093

Com relação ao Big Data e suas tecnologias, assinale V para a afirmativa verdadeira e F para a falsa. ( ) Existem diversas tecnologias para processamento e análise de Big Data, mas

Bancos de Dados Dimensionais

FGV · 2024

Com relação ao Big Data e suas tecnologias, assinale V para a afirmativa verdadeira e F para a falsa.

 

( ) Existem diversas tecnologias para processamento e análise de Big Data, mas a maioria possui algumas características comuns. Ou seja, adotam técnicas de escalonamento e processamento paralelo; utilizam dados não relacionais, e aplicam análises avançadas e visualização de dados.

 

( ) Existem três tecnologias de Big Data que se destacam: MapReduce, Hadoop e NoSQL. O Hadoop é uma técnica popularizada pelo Google que distribui o processamento de dados em grandes arquivos de dados multiestruturados em um grande cluster que pode ser alcançado dividindo o processamento em pequenas unidades de trabalho que podem ser executadas em paralelo.

 

( ) O MapReduce é um modelo de programação e uma implementação associada para processar e gerar grandes conjuntos de dados. Os programas escritos neste estilo funcional são automaticamente paralelizados e executados em um grande cluster de máquinas de alto desempenho. O modelo que programadores sem qualquer experiência com sistemas paralelos e distribuídos utilizem facilmente os recursos.

 

As afirmativas são, respectivamente,

  1. F – V – F.
  2. F – F – V.
  3. F – V – V.
  4. V – F – V.
  5. V – V – F.
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Gabarito

D

Comentário do professor

A sequência correta é V – F – V. Abaixo, explico por que cada afirmativa assume esse valor lógico.

A primeira é verdadeira: tecnologias de Big Data costumam adotar escalonamento horizontal e processamento paralelo, operam com formatos não relacionais (ou suportam ambos) e privilegiam análises avançadas e visualização para extrair conhecimento de grandes volumes e variedades de dados.

A segunda é falsa porque atribui ao Google a popularização do Hadoop. Na realidade, o Google popularizou o conceito de MapReduce e o artigo sobre o GFS; o Hadoop é um projeto da Apache que implementa armazenamento distribuído (HDFS) e processamento inspirado em MapReduce.

A terceira é verdadeira: MapReduce é um modelo de programação que divide o trabalho em fases de map e reduce, permitindo paralelismo automático em clusters, abstraindo muitos detalhes de sistemas distribuídos para o desenvolvedor.

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