Tópicos de Big data em python

Desenvolvimento de Software

João Vitor Sccp

em 08/09/2023

Questões resolvidas

Observe o trecho de código abaixo:

import numpy as np
from pyspark import SparkContext

spark_contexto = SparkContext()
a = [5, 1, 6, 4, 7, 7]
teste = spark_contexto.parallelize(a)

Selecione a opção correta a respeito dele.

A) O objetivo do trecho de código é contar a quantidade de ocorrências dos valores do vetor 'a'. A utilização do SparkContext é opcional.
B) A linha aplica a técnica MapReduce para processar o vetor 'a'.
C) A execução do trecho de código vai gerar um erro.
D) A variável 'teste' corresponde a um RDD.

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ESTÁCIO

Considere o seguinte código em linguagem C: #include int main() { int num; printf("Digite um número: "); scanf("%d", &num); printf("O número

UNOPAR

Transcrição da Questão Questão 03 Analise o código C a seguir e as afirmações: C #include int main() { float vetor[10]; vetor[2] = 3; printf

UNICESUMAR

Para equipes que usam o método TDD, os aprimoramentos realizados na etapa de refatoração não são uma terefa fácil, pois envolvem desde a padronização

Considere o seguinte código em linguagem C: #include int main() { int num; printf("Digite um número: "); scanf("%d", &num); printf("O número

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from pyspark import SparkContext

spark_contexto = SparkContext()
a = [5, 1, 6, 4, 7, 7]
teste = spark_contexto.parallelize(a)

Selecione a opção correta a respeito dele.

A) O objetivo do trecho de código é contar a quantidade de ocorrências dos valores do vetor 'a'. A utilização do SparkContext é opcional.
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ESTÁCIO

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UNOPAR

Transcrição da Questão Questão 03 Analise o código C a seguir e as afirmações: C #include int main() { float vetor[10]; vetor[2] = 3; printf

UNICESUMAR

Para equipes que usam o método TDD, os aprimoramentos realizados na etapa de refatoração não são uma terefa fácil, pois envolvem desde a padronização

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