COMPUTAÇÃO ESCALAVEL SEMANA 5

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Fazer teste: Semana 5 - Atividade Avaliativa 
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Várias tentativas Este teste permite 3 tentativas. Esta é a tentativa número 1.
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a.
b.
c.
d.
e.
PERGUNTA 1
O framework Kafka, para processamento em larga escala, é uma
plataforma de streaming distribuído que possui alta escalabilidade,
tolerância a falhas, permite alto nível de paralelismo e desacoplamento
entre produtores de dados e consumidores de dados. 
Analise estas duas definições: as mensagens são persistidas em uma
fila, mas uma mensagem específica pode ser consumida por, no
máximo, um consumidor; as mensagens são persistidas em um tópico,
e os consumidores podem se inscrever em um ou mais tópicos e
consumir todas as mensagens desse tópico.
Assinale a alternativa correta que define os tipos de sistemas de
mensagens para a definição dos trechos acima, respectivamente.
Buffer e queue.
Ponto a ponto e publicar-assinar.
Ponto a ponto e queue.
Queue e buffer.
Publicar-assinar e ponto a ponto.
1,6 pontos   Salva
PERGUNTA 2
O conjunto de soluções do framework Apache Spark é denominado
“ecossistema Apache Spark”. Esse ecossistema é constituído pelos
seguintes elementos: Spark Core, Spark SQL, Spark Streaming, MLLib
e Graphx, cada qual com as suas funções específicas no framework.
Com relação às funcionalidades dos elementos que compõem o
ecossistema do framework Apache Spark, avalie as afirmações a
seguir que explicam essas vantagens.
I. Spark Core: refere-se ao motor de execução da plataforma e
1,4 pontos   Salva
 Estado de Conclusão da Pergunta:
1 2 3 4 5 6 7
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a.
b.
c.
d.
e.
p ç p
representa um mecanismo de processamento de dados distribuído.
II. Spark SQL: é um mecanismo para o Hadoop Hive que permite que
consultas não modificadas sejam executadas de forma mais rápida.
III. Spark Streaming: é um mecanismo que permite aplicativos
interativos e analíticos poderosos no streaming de dados.
IV. GraphX: é o mais novo componente do Spark e representa uma
biblioteca de aprendizado de máquina escalável.
V. MLLib: é um mecanismo de computação gráfica que fornece vários
utilitários úteis para tarefas de aprendizado de máquina.
É correto o que se afirma em:
I, II e III, apenas.
II, III e IV, apenas.
III e IV, apenas.
I, II, III e IV, apenas.
I, II, III, IV e V.
a.
b.
c.
d.
e.
PERGUNTA 3
O Spark representa outro framework para processamento de dados em
larga escala, que foi motivado, por exemplo, pelo aumento dos
datasets na web e pela Internet das Coisas (IoT). O Apache Spark,
uma alternativa ao MapReduce para algumas aplicações, é um sistema
de computação em cluster com baixa latência e usado para grandes
conjuntos de dados.
Assinale a alternativa que descreve um dos principais benefícios do
Apache Spark.
Trabalha com nós de processamento, denominados “hosts”, e
consegue acelerar o processamento dos dados.
Separa os processos em grids e ranks, o que facilita a administração
dos processos pelo sistema central.
Em vez de carregar os dados do disco para cada consulta, os dados
são compartilhados diretamente na memória.
Utiliza sub-partições de disco para facilitar o processamento dos dados
dos diferentes usuários do sistema.
Trabalha com o conceito de paginação de dados, separando as
camadas de processamento por prioridades.
1,4 pontos   Salva
PERGUNTA 4
A arquitetura do framework Apache Hadoop utiliza a maior parte do seu
poder computacional e de armazenamento de dados do sistema nos
nós principais do cluster Além disso utiliza elementos para balancear
1,4 pontos   Salva
 
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a.
b.
c.
d.
e.
nós principais do cluster. Além disso, utiliza elementos para balancear
a carga de processamento, como Sistema de Arquivos Distribuídos
Hadoop (HDFS), NameNode, DataNode e MapReduce Engine.
Relacione adequadamente os elementos do Apache Hadoop com as
características a seguir.
1. NameNode.
2. DataNode.
I. O servidor que contém a instância é bastante crucial, pois existe
apenas um.
II. Pode ser executado em qualquer sistema de arquivos subjacente
(ext3/4, NTFS etc.) 
III. Log de transações para exclusões/inclusões de arquivos etc. 
Assinale a alternativa que correlaciona adequadamente os dois grupos
de informações.
1-I; 2-II; 2-III.
1-II; 2-I; 2-III.
1-I; 1-II; 2-III.
1-I; 1-III; 2-II.
1-I; 2-II; 1-III.
a.
b.
c.
d.
e.
PERGUNTA 5
O Spark representa outro framework para processamento de dados em
larga escala, que foi motivado, por exemplo, pelo aumento dos
datasets na web e pela Internet das Coisas (IoT). O Apache Spark é
um sistema de computação em cluster com baixa latência e usado para
grandes conjuntos de dados.
Baseado no texto acima, identifique se são verdadeiras (V) ou falsas
(F) as afirmativas a seguir, que demonstram os benefícios da utilização
do Apache Spark.
I. ( ) Generaliza o MapReduce.
II. ( ) Modelo de programação.
III. ( ) Domínio de sistemas.
IV. ( ) Gerenciamento de memória.
V. ( ) Movimentação de dados.
Assinale a alternativa que apresenta a sequência correta.
V - V - V - V - V.
F - F - F - F - F.
V - F - F - V - F.
V - V - F - V - V.
F - V - V - V - F.
1,4 pontos   Salva
 
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Xande
Riscado
a.
b.
c.
d.
e.
PERGUNTA 6
O framework Apache Hadoop pode ser encontrado em aplicações de
vários segmentos do mercado devido ao seu grande poder de
processamento de dados em larga escala, aliado às suas
características, como capacidade de processamento, flexibilidade,
disponibilidade e custo baixo.
Leia as afirmações a seguir de exemplos de áreas que aplicam o
Apache Hadoop.
I. Aplicações na publicidade.
II. Aplicações em segurança.
III. Aplicações em machine learning.
É correto que se afirma em:
II, apenas.
I e II, apenas.
I e III, apenas.
II e III, apenas.
I, II e III.
1,4 pontos   Salva
a.
b.
c.
d.
e.
PERGUNTA 7
O Apache Hadoop é um exemplo de framework utilizado, sendo uma
implementação de código aberto de estruturas para armazenamento de
dados e computação confiável, escalável e distribuído. O Hadoop é
uma arquitetura flexível e altamente disponível para computação em
larga escala e processamento de dados em uma rede de hardware
comum.
Assinale a alternativa correta que descreve duas
características/requisitos do Apache Hadoop.
É escrito na linguagem C# e trabalha apenas com dados não
estruturados.
É escrito na linguagem Java e trabalha apenas com dados
estruturados.
É escrito na linguagem C# e trabalha apenas com dados estruturados.
É escrito na linguagem C# e trabalha com dados estruturados e não
estruturados.
É escrito na linguagem Java e trabalha com dados estruturados e não
estruturados.
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