Colaborar - Av2 - Bancos de Dados Não Relacionais

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Av2 - Bancos de Dados Não Relacionais
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Informações Adicionais
Período: 06/02/2023 00:00 à 13/03/2023 23:59
Situação: Cadastrado
Tentativas: 1 / 3
Pontuação: 2500
Protocolo: 835010252
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1)
a)
b)
c)
d)
e)
O Apache Hadoop é um framework que permite atuar com processamento distribuído de grandes
conjuntos de dados através de clusters de computadores utilizando modelos simples de programação
(HADOOP, 2022).
O Apache Hadoop é muito utilizado nos projetos de processamento de dados. Um dos seus principais
componente é o MapReduce, que tem seu funcionamento baseado em
Alternativas:
quebrar um problema em subproblemas, em uma etapa chamada de Reduce, resolvê-los e, então,
agregar as respostas parciais em uma final, em uma etapa chamada Map.
armazenar um conjunto de dados na memória de múltiplas máquinas, em uma etapa chamada Reduce
e, quando necessário, consultar estes dados em uma etapa chamada Map.
armazenar um conjunto de dados na memória de múltiplas máquinas, em uma etapa chamada Map e,
quando necessário, consultar estes dados em uma etapa chamada Reduce.
armazenar um conjunto de dados na memória de múltiplas máquinas, em uma etapa chamada Map e,
em seguida, processar estes dados em uma etapa chamada Reduce.
quebrar um problema em subproblemas, em uma etapa chamada de Map, resolvê-
los e, então, agregar as respostas parciais em uma final, em uma etapa chamada
Reduce.
Alternativa assinalada
https://www.colaboraread.com.br/aluno/timeline/index/3070919304?ofertaDisciplinaId=1945985
https://www.colaboraread.com.br/notificacao/index
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2)
a)
b)
c)
d)
e)
3)
a)
Com a criação e popularização de sistemas na internet, como os comércios eletrônicos, portais de
notícias e redes sociais, tivemos um grande aumento na geração de dados para serem armazenados e
processados. Com o avanço das tecnologias de comunicação, como o 5G, o volume de dados tem um
crescimento ainda mais acelerado.
 
"Todos querem compreender como é possível gerar mais dados para a própria operação e, assim, torná-la
mais assertiva e eficiente. Quer dizer, a tecnologia está no centro do negócio. Assim, a base estrutural para
sustentar essa revolução possível do IoT está pronta para a chegada do 5G." (AGUIAR, 2022).
 
O recorte jornalístico em evidência enfatiza como a tecnologia - e o processamento de grandes quantidades
de dados - é item central no planejamento dos negócios.
 
Tomando como referência o armazenamento e processamento de grandes quantidades de dados, julgue as
afirmativas a seguir em (V) Verdadeiras ou (F) Falsas.
 
(   ) Na infraestrutura de processamento da computação paralela nosso foco é na escalabilidade vertical.
(   ) Na infraestrutura de processamento da computação paralela nosso foco é na escalabilidade horizontal.
(     ) Na infraestrutura de processamento da computação paralela nos preocupamos com a escalabilidade
elástica.
(    ) Na infraestrutura de processamento da computação paralela nos  preocupamos com  a tolerância à
falhas.
Assinale a alternativa que apresenta a sequência CORRETA.
Alternativas:
F - V - V - F.
V - F - V - F.
F - V - F - V .
F - V - V - V. Alternativa assinalada
V - V - V - F.
Com a criação e popularização de sistemas na internet, como os comércios eletrônicos, portais de
notícias e redes sociais, tivemos um grande aumento na geração de dados para serem armazenados e
processados. Com o avanço das tecnologias de comunicação, como o 5G, o volume de dados tem um
crescimento ainda mais acelerado.
Com estes cenários de geração de dados massivos para armazenamento e processamento, o uso de
computação distribuída foi
Alternativas:
incentivado, pois reduz o poder computacional para desempenhar o processamento e armazenamento.
b)
c)
d)
e)
4)
a)
b)
c)
d)
e)
5)
incentivado, pois aumenta  o poder computacional para desempenhar o
processamento e armazenamento.
Alternativa assinalada
desincentivado, pois reduz o poder computacional para desempenhar o processamento e
armazenamento.
desincentivado, pois os computadores pessoais atualmente desempenham, de maneira eficiente, o
processamento e armazenamento.
incentivado, pois os computadores pessoais atualmente desempenham, de maneira eficiente, o
processamento e armazenamento.
Big Data e análise de dados exigem a migração de bancos de dados relacionais (SQL) para estruturas de
dados não relacionais (NoSQL) para representar os dados. Tal transformação é desafiadora devido à falta de
processo de transformação automática e à exigência que é necessária para garantir o melhor desempenho
e também uma representação precisa.
 
I. A realização de fato o processo de migração de dados, e a escolha de qual ferramenta será adotada,
caberá a organização escolher e a da expertise dos responsáveis pela migração.
 
PORQUE
 
II. O processo para efetuar a migração dos dados RDBMS para um banco de dados do tipo colunar, como
temos no Cassandra, é bem diferente de uma migração para armazenamentos do tipo de valores-chave
como é temos no MongoDB.
A respeito dessas asserções, assinale a alternativa correta.
Alternativas:
As asserções I e II são proposições verdadeiras, mas a II não justifica a I.
A asserção I é uma proposição falsa e a II, verdadeira.
A asserção I é uma proposição verdadeira e a II, falsa.
As asserções I e II são proposições verdadeiras e a II justifica a I. Alternativa assinalada
As asserções I e II são proposições falsas.
 
As aplicações de big data que se refere à prática de colocar os dados para funcionar – em outras
palavras, o processo de extrair informações úteis de grandes volumes de dados por meio do uso de
tecnologias apropriadas e aplica-las em diferentes formatos ou finalidades. Algumas das aplicações
apresentadas aqui servirão como referências ou pontos de partida para ajudá-lo a identificar onde se aplica
o big data, e sua importância para tal (DASGUPTA, 2018).
 
a)
b)
c)
d)
e)
I. A análise estatística refere-se a ferramentas ou plataformas que permitem que os usuários finais
executem operações estatísticas em conjuntos de dados. Essas ferramentas existem tradicionalmente há
muitos anos, mas ganharam força com o advento do big data e os desafios que grandes volumes de dados
representam em termos de execução de operações estatísticas eficientes.
 
PORQUE
 
II. Os produtos de painel ganharam destaque com o crescimento dos dados à medida que os usuários
buscam extrair informações. Interfaces fáceis de usar com recursos de consulta e visualização, que podem
ser usados universalmente por usuários técnicos e não técnicos, estabelecem as bases para democratizar o
acesso analítico aos dados.
A respeito dessas asserções, assinale a alternativa correta que aborda questões relacionadas apenas
aplicações de big data em análise estatística.
Alternativas:
As asserções I e II são proposições verdadeiras, mas a II não justifica a I.
A asserção I é uma proposição falsa e a II, verdadeira.
A asserção I é uma proposição verdadeira e a II, falsa. Alternativa assinalada
As asserções I e II são proposições verdadeiras e a II justifica a I.
As asserções I e II são proposições falsas.