Assinale a opção que apresenta exemplos de tecnologias que comportam processamento em lote e em fluxo simultaneamente e nativamente.

Gabarito

Certo

Comentário do professor

Apache Flink e Apache Spark são motores de processamento distribuído que oferecem um modelo unificado para lidar tanto com processamento em fluxo quanto com processamento em lote de forma nativa. Isso significa que a mesma plataforma e APIs permitem tratar dados contínuos e conjuntos de dados finitos sem arquiteturas distintas.

Flink adota abordagem “stream-first”: trata lotes como fluxos limitados, fornecendo semânticas fortes de tempo de evento, gerenciamento de estado, janelas e garantias de exatamente uma vez via checkpoints, adequado para aplicações com baixa latência e alto throughput.

Spark, especialmente com o Structured Streaming, unifica a lógica de consulta para dados em lote e em fluxo usando o mesmo motor de execução; oferece processamento em micro-batches (e modo contínuo), suporte a tempo de evento, watermarking e mecanismos de tolerância a falhas e checkpoints.

Em resumo, ambos suportam nativamente as duas modalidades, permitindo implantar pipelines consolidados que tratam histórico e eventos em tempo real com consistência e escalabilidade.