Bancos de dados não relacionais Unidade 03

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Bancos de dados não relacionais Unidade 03
Questão 1
Incorreta
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 framework disponibiliza interfaces para que os desenvolvedores façam suas implementações utilizando recursos já desenvolvidos, trazendo ganhos de performance e de produtividade.
Tomando como referência o conteúdo sobre interfaces de usuário vistas em aula, julgue as afirmativas a seguir em (V) Verdadeiras ou (F) Falsas: 
(    ) Payload (carga útil) é uma das 6 categorias de interfaces de usuário.
(    ) Job Configuration (Configuração das tarefas) é uma das 6 categorias de interfaces de usuário.
(    ) Sequential Job (Tarefa sequêncial) é uma das 6 categorias de interfaces de usuário.
(    ) Job Submission and Monitoring (Envio e monitoramento das tarefas) é uma das 6 categorias de interfaces de usuário.
Assinale a alternativa que apresenta a sequência CORRETA:
Sua resposta
Incorreta
V - F - F - V.
Solução esperada
V - V - F - V.
Comentário - Alternativa Correta: V - V - F - V.   Esta questão visa cobrir o conteúdo de interfaces de usuário no Hadoop MapReduce.   ( V ) Payload (carga útil) é uma das 6 categorias de interfaces de usuário. Verdadeiro. Payload faz parte das categorias de interfaces de usuário.   ( V ) Job Configuration (Configuração das tarefas) é uma das 6 categorias de interfaces de usuário. Verdadeiro. Job Configuration faz parte das categorias de interfaces de usuário.   ( F ) Sequential Job (Tarefa sequêncial) é uma das 6 categorias de interfaces de usuário. Falso. Sequential Job não faz parte das categorias de interfaces de usuário.   ( V ) Job Submission and Monitoring (Envio e monitoramento das tarefas) é uma das 6 categorias de interfaces de usuário. Verdadeiro. Job Submission faz parte das categorias de interfaces de usuário.
Questão 2
Correta
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
Sua resposta
Correta
incentivado, pois aumenta o poder computacional para desempenhar o processamento e armazenamento.
Comentário - Alternativa Correta: incentivado, pois aumenta o poder computacional para desempenhar o processamento e armazenamento.   CORRETA, a computação distribuída aumenta o poder computacional, sendo então incentivado.   Esta questão visa abordar a importância da computação distribuída nos cenários de processamento e armazenamento massivo de dados.   incentivado, pois reduz o poder computacional para desempenhar o processamento e armazenamento. INCORRETA, a computação distribuída aumenta o poder computacional.   desincentivado, pois reduz o poder computacional para desempenhar o processamento e armazenamento. INCORRETA, a computação distribuída aumenta o poder computacional, sendo então incentivado.   desincentivado, pois os computadores pessoais atualmente desempenham, de maneira eficiente, o processamento e armazenamento. INCORRETA, apesar do aumento da capacidade de processamento dos chips e da redução do custo de memória, os computadores pessoais não conseguem desempenhar cenários corporativos com grande demanda de infraestrutura.   incentivado, pois os computadores pessoais atualmente desempenham, de maneira eficiente, o processamento e armazenamento. INCORRETA, apesar do aumento da capacidade de processamento dos chips e da redução do custo de memória, os computadores pessoais não conseguem desempenhar cenários corporativos com grande demanda de infraestrutura.
Questão 3
Correta
Os bancos de dados não-relacionais, ou NoSQL, são um conjunto de tecnologias de sistemas gerenciadores de banco de dados (SGBDs) que fogem do padrão tabelas (ou entidades) e relacionamentos, dos bancos de dados relacionais.
Os bancos de dados não-relacionais podem ser categorizados 4 grandes categorias: bancos de dados orientados a documento, orientados a grafo, chave-valor e colunares.
Assuma que a empresa em que trabalha lhe encomendou uma proposta de tecnologia de banco de dados para armazenar as transações de um comércio eletrônico. É importante garantir que o banco de dados disponha de uma confiabilidade aderente às propriedades ACID e que ele tenha uma flexibilidade para atuar com dados em Json. Pensando nisso, uma solução seria propor uso de
Sua resposta
Correta
MongoDB, com as transactions, por ser um banco de dados orientado a documentos e garantir aderência às propriedades ACID.
Comentário - Alternativa Correta: MongoDB, com as transactions, por ser um banco de dados orientado a documentos e garantir aderência às propriedades ACID.   CORRETA, o MongoDB, com o uso das Transactions, dispõe de maior aderência ao caso apresentado.   Esta questão tem como objetivo cobrir o escopo de transacions em bancos de dados não relacionais.   Cassandra, com as transactions, por ser um banco de dados orientado a documentos e garantir aderência às propriedades ACID. INCORRETA, Cassandra não é uma tecnologia de banco de dados orientado a documento, mas sim colunar.   Redis, com as transactions, por ser um banco de dados orientado a documentos e garantir aderência às propriedades ACID. INCORRETA, Redis não é uma tecnologia de banco de dados orientado a documento, mas sim chave-valor.   Neo4J, com as transactions, por ser um banco de dados orientado a documentos e garantir aderência às propriedades ACID. INCORRETA, Neo4J não é uma tecnologia de banco de dados orientado a documento, mas sim a grafos.   MapReduce, com as transactions, por ser um banco de dados orientado a documentos e garantir aderência às propriedades ACID. INCORRETA, MapReduce não é uma tecnologia de banco de dados, mas sim de processamento em paralelo.
Questão 4
Correta
Quando estamos desenhando a modelagem e arquitetura de um banco de dados, diversos aspectos são levados em consideração. É analisado o desempenho, a aderência com o caso de uso, a escalabilidade da solução e do SGBD (sistema gerenciador de banco de dados) e a confiabilidade das transações.
Pensando na confiabilidade da transação, um item importante para muitos casos de uso é garantir que uma transação aconteça integralmente ou, em caso de falha em alguma de suas operações, não ocorra nenhuma alteração nos dados da base pré-transação. Este requisito é resolvido, nas propriedades ACID, garantindo que a transação disponha de
Sua resposta
Correta
atomicidade.
Comentário - Alternativa Correta: atomicidade.   CORRETA,  a Atomicidade é a propriedade que lida com o desafio apresentado.   Esta questão tem como foco revisitar as propriedades ACID, importantes na avaliação de escolha de uma tecnologia de banco de dados.   durabilidade. INCORRETA, a propriedade de Durabilidade preza por garantir que os resultados de uma transação sejam persistidos de maneira a ter tolerância a falhas posteriores, como em quedas de energia, pane no sistema ou reinício da máquina.   isolamento. INCORRETA, a propriedade de Isolamento tem suas raízes na gestão de concorrência. Ela foca em garantir que transações em paralelo não possam causar interferências cruzadas. Com isso, ela mantém o determinismo nas chamadas em paralelo, garantindo que os resultados serão os mesmos que ocorreriam em uma execução sequencial.   consistência. INCORRETA, a propriedade de Consistência diz que toda transação deve levar de um estado consistente para outro também consistente. Ou seja, após uma transação, toda a estrutura da base de dados deve estar aderente às regras definidas para a base.   instância. INCORRETA, instância não é uma propriedade ACID.
Questão 5
Incorreta
O Apache Hadoop é um framework que permite atuar com processamento distribuído de grandesconjuntos 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. Sobre o MapReduce, a função de Reduce é responsável por
Sua resposta
Incorreta
com os resultados parciais, oriundos de cada processo da etapa de Map, fazer um particionamento para que seja processado de maneira sequencial, reduzindo o problema maior em subproblemas.
Solução esperada
com os resultados parciais, oriundos de cada processo da etapa de Map, fazer a agregação para ter o resultado final.
Comentário - Alternativa Correta: com os resultados parciais, oriundos de cada processo da etapa de Map, fazer a agregação para ter o resultado final.   CORRETA, este é o funcionamento do Reduce.   Esta questão tem como foco cobrir o funcionamento do Reduce, componente do MapReduce.   com os dados originais, fazer um particionamento para que seja processado de maneira paralela, reduzindo o problema maior em subproblemas. INCORRETA, Reduce trabalha com os dados parciais, que foram gerados no Map, e os agrega para compor o resultado final. A descrição da alternativa é a do Map.   com os resultados parciais, oriundos de cada processo da etapa de Map, fazer um particionamento para que seja processado de maneira paralela, reduzindo o problema maior em subproblemas. INCORRETA, Reduce trabalha com os dados parciais, que foram gerados no Map, e os agrega para compor o resultado final.   com os dados originais, fazer um particionamento para que seja processado de maneira sequencial, reduzindo o problema maior em subproblemas. INCORRETA, Reduce trabalha com os dados parciais, que foram gerados no Map, e os agrega para compor o resultado final.   com os resultados parciais, oriundos de cada processo da etapa de Map, fazer um particionamento para que seja processado de maneira sequencial, reduzindo o problema maior em subproblemas. INCORRETA, Reduce trabalha com os dados parciais, que foram gerados no Map, e os agrega para compor o resultado final.