Questão FC331103
O Apache Spark é uma ferramenta amplamente utilizada para processamento de grandes volumes de dados. Assinale a opção que o descreve corretamente, assim como suas capacidades e sua
Bancos de Dados Dimensionais
FGV · 2024
O Apache Spark é uma ferramenta amplamente utilizada para processamento de grandes volumes de dados.
Assinale a opção que o descreve corretamente, assim como suas capacidades e suas funcionalidades.
- O Apache Spark é um sistema de armazenamento distribuído de arquivos que gerencia grandes volumes de dados por meio de replicação e fragmentação, com foco na segurança e no versionamento dos arquivos.
- O Apache Spark é um framework de computação distribuída que permite o processamento rápido de grandes volumes de dados, suportando operações em tempo real e por lote, além de fornecer bibliotecas para machine learning e gráficos.
- O Apache Spark é uma plataforma de análise de dados especializada em bancos de dados relacionais, permitindo consultas SQL em tempo real e fornecendo ferramentas de visualização integradas.
- O Apache Spark é um sistema de gerenciamento de filas que prioriza a execução de tarefas paralelas em ambientes distribuídos, garantindo que as tarefas sejam executadas de acordo com a capacidade da infraestrutura.
- O Apache Spark é um sistema de controle de versões distribuído que facilita o gerenciamento colaborativo de projetos de dados e código, permitindo a reversão de alterações e o controle detalhado de permissões.
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Gabarito
B
Comentário do professor
Apache Spark é um framework de computação distribuída projetado para processar grandes volumes de dados de forma rápida e escalável, distribuindo tarefas entre nós de um cluster.
Seu desempenho decorre do uso intensivo da memória (cálculos in-memory), o que reduz leituras/gravações em disco e acelera operações iterativas e interativas.
Suporta tanto processamento em batch quanto em streaming (tempo real), permitindo construir pipelines que ingerem, transformam e analisam dados continuamente.
Oferece bibliotecas integradas: Spark SQL para consultas estruturadas, MLlib para machine learning e GraphX para processamento de grafos, unificando várias necessidades analíticas.
Trabalha com abstrações como RDD e DataFrame e disponibiliza APIs em Scala, Java, Python e R, facilitando desenvolvimento e integração em diferentes cenários.
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