Atividade Objetiva 3_ Big Data

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11/09/2023, 11:41 Atividade Objetiva 3: Big Data
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Atividade Objetiva 3
Entrega 28 mai em 23:59 Pontos 1 Perguntas 5
Disponível 13 fev em 0:00 - 28 mai em 23:59 Limite de tempo Nenhum
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0,2 / 0,2 ptsPergunta 1
Leia o texto a seguir:
Sistemas Gerenciadores de Bancos de Dados são a essência da
evolução em Big Data e em ciências de dados em geral. Graças aos
tradeoffs da segurança limitante de velocidade e flexibilidade dos
sistemas SQL ou relacionais pela flexibilidade e velocidade dos dados
não estruturados de sistemas NoSQL ou não relacionais, é possível
receber dados de diferentes fontes, aplicações e usuários em tempo
real e ter inteligência gerada destes dados para tomada de decisão.
Sobre estes sistemas interconectados que recebem dados de milhares
de aplicativos, contas de redes sociais, entradas manuais e leitura de
bancos de dados com milhares de formatos diferentes, podemos dizer
A+
A
A-
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que um sistema de fluxo de dados como Apache Kafka permite que
tudo isso aconteça sem a necessidade de softwares middleware para
tradução de dados e estruturação de acordo com o esquema de dados
que um banco tradicional ou relacional teria.
Refletindo sobre Apache Kafka e sistemas de bancos de dados não
relacionais, avalie as seguintes asserções e a relação proposta entre
elas.
I. Todo sistema que emprega um banco de dados NoSQL ou não
relacional deve necessariamente empregar Apache Kafka.
PORQUE
II. Todo sistema não relacional necessariamente se conecta com
milhares de fontes de dados não estruturados e precisam gerar
inteligência em tempo real para tomada de decisões.
Acerca dessas asserções, assinale a opção correta:
 
A asserção I é uma proposição verdadeira, e a II é uma proposição
falsa.
 
A asserção I é uma proposição falsa, e a II é uma proposição
verdadeira.
 
As asserções I e II são proposições verdadeiras, e a II é uma
justificativa da I.
 
As asserções I e II são proposições verdadeiras, mas a II não é uma
justificativa da I.
 As asserções I e II são proposições falsas. Correto!Correto!
A+
A
A-
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A alternativa está correta. Nem todo sistema NoSQL precisa de
Kafka, pois é possível usar um sistema não estruturado para
projetos menores que não exijam tamanha conectividade e
poder de processamento. De fato, planejar e estruturar um
sistema com Kafka é uma tarefa difícil que exige muito
conhecimento e poder de processamento que geralmente é
encontrado e necessário em empresas como Netflix e Amazon.
0,2 / 0,2 ptsPergunta 2
Leia o texto a seguir:
Hadoop é um ecossistema com diversas soluções embutidas que
podem ou não funcionar independentemente. Spark, Map/Reduce,
YARN e HDFS são exemplos destas soluções nativas do Hadoop. 
Considerando o texto, avalie as afirmações abaixo:
I. Hadoop pode funcionar sem Spark, pois possui seu próprio
processamento.
II. Map/reduce é uma solução pronta que não exige programação.
III. HDFS é o sistema de arquivos distriuídos do Hadoop.
É correto o que se afirma em:
 III, apenas. 
 II e III, apenas. 
 I e II, apenas. 
 I, apenas. 
 I e III, apenas. Correto!Correto!
A+
A
A-
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A Alternativa está correta.
Apesar de Spark melhorar as funções de processamento e
comunicação de dados através de processamento em memória
e facilidade de conexão através de APIs, Apache Hadoop pode
realizar processamento de dados e aplicações Map/Reduce
sem Spark. Um dos motivos dessa habilidade de funcionamento
sem Spark é seu sistema de arquivos distribuídos (HDFS)
baseado no Google File System.
0,2 / 0,2 ptsPergunta 3
Leia o texto a seguir: 
Map Reduce é um processo programável geralmente em Python muito
importante para Big Data, uma vez que ajuda a entender
comportamentos e tendências de grandes volumes de dados de uma
forma simples e eficaz que colabora imensamente para a tomada de
decisões em tempo real baseada em dados.
Qual alternativa indica a ordem correta do processo de Map/Reduce?
 
Planejamento – Identificação de fonte de dados – listagem de termos
desejados – programação – mapeamento – geração de arquivo final
com quantidade de ocorrências – atribuição de chaves únicas -
contagem – contagem de ocorrências.
 
Planejamento – mapeamento – Identificação de fonte de dados –
listagem de termos desejados – programação – atribuição de chaves
únicas – contagem – geração de arquivo final com quantidade de
ocorrências – contagem de ocorrências.
A+
A
A-
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Planejamento – Identificação de fonte de dados – listagem de termos
desejados – mapeamento – atribuição de chaves únicas – contagem –
contagem de termos – geração de arquivo final com quantidade de
ocorrências – programação.
 
Planejamento – Identificação de fonte de dados – listagem de termos
desejados – programação – mapeamento – atribuição de chaves
únicas – contagem – contagem de termos – geração de arquivo final
com quantidade de ocorrências.
Correto!Correto!
 
Programação – planejamento – Identificação de fonte de dados –
listagem de termos desejados – contagem de termos – mapeamento –
atribuição de chaves únicas – contagem – geração de arquivo final com
quantidade de ocorrências.
A alternativa está correta. Antes de mapear a frequência de
termos e frases em uma base de dados volumosa, é preciso
planejar junto com o time de negócios e entender os objetivos
da tarefa, então identificar de onde os dados sem estrutura
estão para realizar a tarefa. Logo após a identificação dos
dados originais, é necessário identificar os termos ou frases que
serão mapeados para aí sim começar a programação do
programa Map Reduce, que ao ser executado mapeará todos
os termos e frases presentes nas fontes de dados identificadas
anteriormente e atribuirá uma chave única para cada um dos
termos, que ao se repetirem ao longo do mapeamento, ganham
incremento em seu valor como uma variável inteira, que após a
redução, ou seja, limpeza dos dados, será exibida em um
documento em frente do termo como no exemplo abaixo, onde
a palavra “horrível” e “cancelar” foram encontradas 150 e 90
vezes, respectivamente:
 
Horrível (150);
Cancelar (90).
A+
A
A-
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0,2 / 0,2 ptsPergunta 4
Leia o texto a seguir:
Sabe-se que sistemas gerenciadores de bancos de dados são o
coração da revolução dos dados. Por mais rápido que um conjunto de
computadores possa ser, muito se deve ao software em uso para que
se tenha um processamento de dados seguro, rápido e eficaz.
Considerando o texto, avalie as afirmações abaixo:
I. Operações CRUD em dados podem atrasar todo um sistema que
preza pela segurança e consistência de dados.
II. É recomendável contornar as limitações de software adicionando
mais hardware ao sistema distribuído ao invés de usar NoSQL.
III. Sistemas NoSQL podem abrir mão de aspectos de segurança eaté
perder dados para focar na velocidade de processamento distribuído.
IV. Em grandes empresas, não é permitido abrir mão de consistência
de dados ou alguns aspectos de segurança em prol da velocidade.
É correto o que se afirma em:
 I e II, apenas. 
 I e IV, apenas. 
 IV, apenas. 
 I e III, apenas. Correto!Correto!
 II, apenas. 
A+
A
A-
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Alternativa correta.
Operações CRUD, que são as de criar, ler atualizar e excluir
dados, podem travar dados e gerar fila de esperas grandes
demais, que não só atrasam o processamento geral como
também podem parar aplicações e usuários dependentes de
dados que estejam sendo usados com consistência de dados e
segurança.
Por isso é que sistemas NoSQL são usados em sistemas Big
Data e em processamento analítico onde, mesmo que possa
haver alguma perda, a velocidade e disponibilidade são mais
importantes.
0,2 / 0,2 ptsPergunta 5
Leia o texto a seguir:
Linguagens de programação podem ser de baixo ou alto nível. Uma
linguagem de baixo nível se aproxima mais da linguagem de máquina,
o que dificulta sua aprendizagem, mas também aumenta as
possibilidades de criação. Linguagens de alto nível, porém, são mais
parecidas com a linguagem humana, o que facilita a aprendizagem e
ao mesmo tempo limita certas funções. Por este motivo, quanto mais
alto o nível de uma linguagem, mais específica para determinados
projetos ela se torna.
Linguagens de programação acessíveis são o objetivo de todo
desenvolvedor de soluções e fabricante de dispositivos. Isso acontece,
pois quanto mais pessoas dominarem uma linguagem de
programação, mais popular e inovadora esta linguagem se torna. Isso,
por sua vez, faz com que mais fabricantes e empresas usem esta
linguagem em suas soluções, dispositivos e projetos. 
Em Big Data não é diferente. Apache Hive e Apache Pig são exemplos
de diferentes soluções para facilitação de scripts de programação em
ambientes de processamento de dados e Big Data.
Considerando as reflexões apresentadas, assinale a opção correta:
A+
A
A-
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Por serem linguagens de alto nível, as linguagens usadas em Apache
Pig e Apache Hive são de fácil aprendizado, o que significa que suas
limitações também são de fácil solução.
 
Não é necessário levar em consideração a dificuldade de
aprendizagem e o objetivo de uma linguagem de programação, uma
vez que uma estratégia de contratação eficaz seleciona os melhores
funcionários que, independentemente de seu departamento, terá
conhecimento suficiente para operar as tecnologias.
 
É importante levar em consideração o objetivo do projeto antes de
decidir entre uma linguagem de alto nível e uma de baixo nível, uma
vez que seus propósitos são parecidos e, por mais difíceis que
linguagens de alto nível podem ser, existem milhares de profissionais
prontos para usá-las.
 
É muito importante levar em consideração o objetivo de cada empresa
antes de decidir qual linguagem de programação deve ser empregada,
uma vez que o nível de conhecimento dos funcionários, não as
limitações da linguagem, deve ser respeitado.
 
É importante levar em consideração o objetivo do projeto antes de
decidir entre Apache Hive e Apache Pig, uma vez que seus propósitos
são diferentes e, por mais fáceis que possam ser, contornar suas
limitações pode ser um atraso para qualquer projeto.
Correto!Correto!
A alternativa está correta. É importante considerar o objetivo do
projeto antes de empregar uma linguagem de programação,
pois funções e propriedades cruciais de algumas linguagens
podem ser limitantes em determinados projetos. Apache Pig,
por exemplo, foi criado para ser voltado para programadores e
pesquisadores, enquanto Apache Hive é mais voltado para
analistas de dados dentro de corporações.
A+
A
A-
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