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Questão FC373108

Considere, por hipótese, que a SANASA tenha adotado o padrão de arquitetura ETL de Big Data apresentado na figura abaixo. Uma Analista da SANASA propôs essa arquitetura, consideran

Bancos de Dados Dimensionais

FCC · 2019

Considere, por hipótese, que a SANASA tenha adotado o padrão de arquitetura ETL de Big Data apresentado na figura abaixo.

Uma Analista da SANASA propôs essa arquitetura, considerando que

  1. os três Vs (Volume, Velocidade e Variedade) do Big Data tendem a crescer. Desta forma, o processo de Metadados do Hipercubo (Caixa I) fica responsável por cumprir os contratos de nível de serviço do OLAP.
  2. um RDBMS (Caixa I) tradicional consegue lidar com as consultas, mantendo alto desempenho e cumprindo os contratos de nível de serviço ETL.
  3. neste modelo híbrido, o Hadoop (Caixa I) cuida do ETL, podendo ficar o RDBMS mais dedicado a realizar as consultas, e o Data Mart utilizado para relatórios.
  4. neste modelo denominado 3VBD (3 Vs Big Data), o Hipercubo (Caixa I) cuida do OLAP, ficando o Data Mart mais dedicado a utilizar as consultas para gerar relatórios.
  5. nesta arquitetura Hadoop 3.0, o MRDS − Massive Redundant Data Space (Caixa I) cuida do ETL, eliminando o RDBMS, uma vez que o Data Mart é utilizado para consultas e relatórios.
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Gabarito

Certo

Comentário do professor

Nesta arquitetura híbrida, o Hadoop (Caixa I) assume o papel de plataforma de processamento em cluster para executar o ETL em larga escala: extrai dados de várias fontes, aplica transformações e gera conjuntos organizados ou agregados com alto paralelismo.

Ao delegar o ETL ao Hadoop, o RDBMS fica livre para otimizar operações de consulta e servir como camada de consumo estruturado, beneficiando-se de índices, transações e respostas de baixa latência.

O Data Mart concentra os dados preparados para relatórios e análises de negócio (BI), consumindo tanto o processamento do Hadoop quanto as estruturas do RDBMS para entregar relatórios e dashboards.

Essa separação de responsabilidades aumenta a escalabilidade e o desempenho: o Hadoop trata grandes volumes e transformações; o RDBMS e o Data Mart atendem consultas e relatórios com eficiência.

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