Teste_Conhecimento_BD_Avancado2

Prévia do material em texto

1a Questão 
 
São vantagens do Big Data, exceto: 
 
 
Promove a tomada de decisões com mais inteligência 
 Não é adequado para uso em órgãos governamentais, mesmo com o projeto de implantação do 
"governo digital" 
 
Redução do total de custos de investimento 
 
Economia de tempo de marketing 
 
Economia nos custos operacionais da empresa 
Respondido em 26/10/2019 20:00:55 
 
 
Explicação: 
Big Data permite um avanço significativo em relação ao modo de gestão dos serviços públicos. Com o 
¿governo digital¿ e o processamento eletrônico de documentos, os órgãos de fiscalização podem 
acompanhar automaticamente identificando assim, atividades suspeitas que indiquem indícios de atos de 
corrupção, lidando com mais recursos legais para sua atuação e posterior autuação. 
 
 
 
 
 2a Questão 
 
 
São tipos de uso do Big Data nas empresas, exceto: 
 
 
Geração de descontos em pontos de vendas para clientes cadastrados com base em hábitos de 
compra 
 
Identificação de tentativas de fraudes 
 
Gerenciamento do relacionamento com clientes no setor de varejo 
 
Acompanhamento do processamento eletrônico de documentos em órgãos do governo 
 Para gerenciar transações baseadas em bancos de dados relacionais 
Respondido em 26/10/2019 20:01:09 
 
 
Explicação: 
É importante destacar que tal volume de dados excede o volume tradicionalmente tratado pelos sistemas 
gerenciadores de bancos de dados relacionais. 
 
 
 
 
 3a Questão 
 
 
Assinale a alternativa que apresenta uma opção que justifica o aumento da quantidade de dados na 
sociedade, exceto: 
 
 Todas as opções estão corretas 
 
Bancos de vídeos 
 
Bases de imagens 
 
Sistemas de músicas on-line 
 
Disponibilização de hardwares avançados 
Respondido em 26/10/2019 20:01:19 
 
 
Explicação: 
A disponibilização de hardwares avançados e recursos de redes como a internet, tem possibilitado o 
armazenamento de dados em diferentes formatos: textos, vídeos, músicas, imagens, etc. Como 
consequência, o volume de dados disponível para uso da sociedade e empresas não para de crescer. 
 
 
 
 
 4a Questão 
 
 
Marque a opção que apresenta técnicas usadas pela Ciência de Dados: 
 
 Banco de dados, estatística, algoritmos de mineração de dados, inteligência artificial, linguagens 
de script, programação e Big Data 
 
Estatística, algoritmos de mineração de dados, inteligência artificial, linguagens de script, 
programação e Big Data 
 
Banco de dados, algoritmos de mineração de dados, inteligência artificial, linguagens de script, 
programação e Big Data 
 
Banco de dados, estatística, algoritmos de mineração de dados, inteligência artificial, linguagens 
de script e programação 
 
Banco de dados, Mineração de dados, inteligência artificial, linguagens de script, programação e 
Big Data 
Respondido em 26/10/2019 20:01:32 
 
 
Explicação: 
 
A Ciência de Dados é a expressão usada o trabalho que usa um conjunto de técnicas de banco de 
dados, estatística, algoritmos de mineração de dados, inteligência artificial, linguagens de script, 
programação e Big Data para extrair informações relevantes a partir dos dados brutos ou originais. 
 
 
 
 
 
 5a Questão 
 
 
Em relação ao volume de dados trabalhado em Big Data, em termos de medidas, o intervalo pode variar 
de: 
 
 
Acima de exabytes, somente 
 Terabytes - Exabytes 
 
Petabytes - Exabytes 
 
Megabytes - Gigabytes 
 
Gigabytes - Terabytes 
Respondido em 26/10/2019 20:01:36 
 
 
Explicação: 
Considera-se que os limites de volumes de dados trabalhados em Big Data sejam entre terabytes (1012 
bytes) ou petabytes (1015 bytes) até exabytes (1018 bytes). 
 
 
 
 
 6a Questão 
 
 
Marque a opção que apresenta o conjunto correto de dimensões Big Data: 
 
 
Estabilidade, velocidade, variedade e complexidade 
 
Volume, velocidade, variedade, previsibilidade e simplicidade 
 
Velocidade, variedade, variabilidade e simplicidade 
 
Volume, variedade, estabilidade e complexidade 
 Volume, velocidade, variedade, variabilidade e complexidade 
Respondido em 26/10/2019 20:01:42 
 
 
Explicação: 
Com a evolução do uso do Big Data, outros ¿Vs¿ além do Volume, Velocidade e Variedade descritos 
anteriormente, foram surgindo para melhor caracterizar a tecnologia ou atualizar seus conceitos. Podem 
ser listadas mais duas dimensões a Variabilidade e a Complexidade. 
 
 
 1a Questão 
 
 
Marque a opção que apresenta o conjunto correto de dimensões Big Data: 
 
 
Velocidade, variedade, variabilidade e simplicidade 
 
Volume, velocidade, variedade, previsibilidade e simplicidade 
 
Volume, variedade, estabilidade e complexidade 
 Volume, velocidade, variedade, variabilidade e complexidade 
 
Estabilidade, velocidade, variedade e complexidade 
Respondido em 26/10/2019 20:02:07 
 
 
Explicação: 
Com a evolução do uso do Big Data, outros ¿Vs¿ além do Volume, Velocidade e Variedade descritos 
anteriormente, foram surgindo para melhor caracterizar a tecnologia ou atualizar seus conceitos. Podem 
ser listadas mais duas dimensões a Variabilidade e a Complexidade. 
 
 
 
 
 2a Questão 
 
 
Em relação ao volume de dados trabalhado em Big Data, em termos de medidas, o intervalo pode variar 
de: 
 
 
Acima de exabytes, somente 
 
Megabytes - Gigabytes 
 
Gigabytes - Terabytes 
 
Petabytes - Exabytes 
 Terabytes - Exabytes 
Respondido em 26/10/2019 20:02:11 
 
 
Explicação: 
Considera-se que os limites de volumes de dados trabalhados em Big Data sejam entre terabytes (1012 
bytes) ou petabytes (1015 bytes) até exabytes (1018 bytes). 
 
 
 
 
 3a Questão 
 
 
Assinale a alternativa que apresenta uma opção que justifica o aumento da quantidade de dados na 
sociedade, exceto: 
 
 Todas as opções estão corretas 
 
Bases de imagens 
 
Sistemas de músicas on-line 
 
Disponibilização de hardwares avançados 
 
Bancos de vídeos 
Respondido em 26/10/2019 20:02:19 
 
 
Explicação: 
A disponibilização de hardwares avançados e recursos de redes como a internet, tem possibilitado o 
armazenamento de dados em diferentes formatos: textos, vídeos, músicas, imagens, etc. Como 
consequência, o volume de dados disponível para uso da sociedade e empresas não para de crescer. 
 
 
 
 
 4a Questão 
 
 
Marque a opção que apresenta técnicas usadas pela Ciência de Dados: 
 
 
Banco de dados, estatística, algoritmos de mineração de dados, inteligência artificial, linguagens 
de script e programação 
 
Estatística, algoritmos de mineração de dados, inteligência artificial, linguagens de script, 
programação e Big Data 
 
Banco de dados, algoritmos de mineração de dados, inteligência artificial, linguagens de script, 
programação e Big Data 
 Banco de dados, estatística, algoritmos de mineração de dados, inteligência artificial, linguagens 
de script, programação e Big Data 
 
Banco de dados, Mineração de dados, inteligência artificial, linguagens de script, programação e 
Big Data 
Respondido em 26/10/2019 20:02:23 
 
 
Explicação: 
 
A Ciência de Dados é a expressão usada o trabalho que usa um conjunto de técnicas de banco de 
dados, estatística, algoritmos de mineração de dados, inteligência artificial, linguagens de script, 
programação e Big Data para extrair informações relevantes a partir dos dados brutos ou originais. 
 
 
 
 
 
 5a Questão 
 
 
São tipos de uso do Big Data nas empresas,exceto: 
 
 
Gerenciamento do relacionamento com clientes no setor de varejo 
 
Identificação de tentativas de fraudes 
 
Acompanhamento do processamento eletrônico de documentos em órgãos do governo 
 Para gerenciar transações baseadas em bancos de dados relacionais 
 
Geração de descontos em pontos de vendas para clientes cadastrados com base em hábitos de 
compra 
Respondido em 26/10/2019 20:02:41 
 
 
Explicação: 
É importante destacar que tal volume de dados excede o volume tradicionalmente tratado pelos sistemas 
gerenciadores de bancos de dados relacionais. 
 
 
 
 
 6a Questão 
 
 
São vantagens do Big Data, exceto: 
 
 Não é adequado para uso em órgãos governamentais, mesmo com o projeto de implantação do 
"governo digital" 
 
Promove a tomada de decisões com mais inteligência 
 
Redução do total de custos de investimento 
 
Economia de tempo de marketing 
 
Economia nos custos operacionais da empresa 
Respondido em 26/10/2019 20:02:47 
 
 
Explicação: 
Big Data permite um avanço significativo em relação ao modo de gestão dos serviços públicos. Com o 
¿governo digital¿ e o processamento eletrônico de documentos, os órgãos de fiscalização podem 
acompanhar automaticamente identificando assim, atividades suspeitas que indiquem indícios de atos de 
corrupção, lidando com mais recursos legais para sua atuação e posterior autuação. 
 
 
1a Questão 
 
Marque a opção que apresenta 2 vantagens do Hadoop: 
 
 
Permite o trabalho com uma variedade de tipos de dados / É bom mesmo com lotes de dados 
pequenos 
 Processa grandes volumes de dados em ambiente paralelo / Facilita a execução de agregação de 
grandes bancos de dados por meio do Reduce 
 
Rápido acesso aos dados / Aumento linear da escalabilidade 
 
É usado mesmo quando o processamento não é paralelo / Facilita operações ETL em larga escala 
 
Permite o processamento de grandes datasets em paralelo / É bom para o processamento 
transacional 
Respondido em 26/10/2019 20:03:13 
 
 
Explicação: 
Duas das prinicipais vantagens do Hadoo são o processamento massivo de grandes volumes de dados e a 
agregação de grandes bancos de dados com o uso da função Reduce 
 
 
 
 
 2a Questão 
 
 
Marque a opção que apresenta a composição inicial do Hadoop: 
 
 
MapReduce e YARN 
 HDFS e Hive 
 
HDFS e HBase 
 
YARN e HDFS 
 MapReduce e HDFS 
Respondido em 26/10/2019 20:03:17 
 
 
Explicação: 
O Hadoop tem em sua composição inicial o MapReduce e o HDFS, porém necessita de mais ferramentas 
para atender as necessidades do trabalho com Big Data 
 
 
 
 
 3a Questão 
 
 
Sobre o MapReduce podemos afirmar que: 
 
 
Usou recursos das linguagens funcionais: Map, Reduce e C 
 É um modelo genérico de programação 
 
Permite a distribuição do processamento, mas não a junção dos resultados 
 
Combina recursos existentes nas linguagens procedurais das quais se originou 
 
A função Reduce é a responsável pelo processamento a partir das buscas em paralelo 
Respondido em 26/10/2019 20:03:41 
 
 
Explicação: 
 
O MapReduce é um modelo genérico de programação. Ele recebeu esse nome por conta da 
combinação entre os recursos existentes das linguagens funcionais que foram usadas, sendo eles o Map e o 
Reduce. 
 
 
 
 
 
 4a Questão 
 
 
São justificativas para o uso do Big Data em ambinete de computação distribuída, exceto: 
 
 
Eliminação do ponto único de falha 
 
Processamento de grandes massas de dados 
 
Uso do paralelismo no processamento de consultas 
 Facilidade no gerenciamento dos recursos computacionais 
 
Flexibilidade quanto ao uso do processamento das aplicações de acordo com a real necessidade 
Respondido em 26/10/2019 20:03:55 
 
 
Explicação: 
Há um aumento da complexidade no gerenciamento dos recursos computacionais, mas a desvantagem é 
superada em muito pelas vantagens obtidas pelo uso da computação distribuída 
 
 
 
 
 5a Questão 
 
 
O Hadoop é? 
 
 
É um banco de dados NOSQL amplamente usado em Big Data 
 
É um projeto administrado atualmente pelo Google 
 Engloba um conjunto de produtos que permite o processamento de aplicações Big Data 
 
O projeto está apoiado em dois componentes principais: o Map e o Reduce 
 
Um banco de dados orientado a objetos 
Respondido em 26/10/2019 20:04:07 
 
 
Explicação: 
O Hadoop engloba um conjunto de produtos que permite processar o Big Data, por meio de um 
processamento de dados paralelo nos nós de computação, com uma aceleração no processamento, com 
diminuição da latência e altamente escalável. 
 
 
 
 
 
 6a Questão 
 
 
Assinale a alternativa que NÃO apresenta 2 ferramentas ou componentes usados no framework Hadoop: 
 
 Hive e Neo4J 
 
Ambari e Mahout 
 
Pig e Hive 
 
MapReduce e HDFS 
 
ZooKeeper e Chukwa 
Respondido em 26/10/2019 20:04:16 
 
 
Explicação: 
O Neo4J é um banco de dados NOSQL baseado em grafos 
 
 
 1a Questão 
 
 
Marque a opção que apresenta 2 vantagens do Hadoop: 
 
 
Permite o processamento de grandes datasets em paralelo / É bom para o processamento 
transacional 
 
Rápido acesso aos dados / Aumento linear da escalabilidade 
 Processa grandes volumes de dados em ambiente paralelo / Facilita a execução de agregação de 
grandes bancos de dados por meio do Reduce 
 
É usado mesmo quando o processamento não é paralelo / Facilita operações ETL em larga escala 
 
Permite o trabalho com uma variedade de tipos de dados / É bom mesmo com lotes de dados 
pequenos 
Respondido em 26/10/2019 20:04:41 
 
 
Explicação: 
Duas das prinicipais vantagens do Hadoo são o processamento massivo de grandes volumes de dados e a 
agregação de grandes bancos de dados com o uso da função Reduce 
 
 
 
 
 2a Questão 
 
 
Marque a opção que apresenta a composição inicial do Hadoop: 
 
 
YARN e HDFS 
 MapReduce e HDFS 
 
MapReduce e YARN 
 
HDFS e HBase 
 
HDFS e Hive 
Respondido em 26/10/2019 20:04:45 
 
 
Explicação: 
O Hadoop tem em sua composição inicial o MapReduce e o HDFS, porém necessita de mais ferramentas 
para atender as necessidades do trabalho com Big Data 
 
 
 
 
 3a Questão 
 
 
Sobre o MapReduce podemos afirmar que: 
 
 É um modelo genérico de programação 
 
A função Reduce é a responsável pelo processamento a partir das buscas em paralelo 
 
Permite a distribuição do processamento, mas não a junção dos resultados 
 
Usou recursos das linguagens funcionais: Map, Reduce e C 
 
Combina recursos existentes nas linguagens procedurais das quais se originou 
Respondido em 26/10/2019 20:04:54 
 
 
Explicação: 
 
O MapReduce é um modelo genérico de programação. Ele recebeu esse nome por conta da 
combinação entre os recursos existentes das linguagens funcionais que foram usadas, sendo eles o Map e o 
Reduce. 
 
 
 
 
 
 4a Questão 
 
 
São justificativas para o uso do Big Data em ambinete de computação distribuída, exceto: 
 
 
Flexibilidade quanto ao uso do processamento das aplicações de acordo com a real necessidade 
 
Processamento de grandes massas de dados 
 Facilidade no gerenciamento dos recursos computacionais 
 
Eliminação do ponto único de falha 
 
Uso do paralelismo no processamento de consultas 
Respondido em 26/10/2019 20:05:03 
 
 
Explicação: 
Há um aumento da complexidade no gerenciamento dos recursos computacionais, mas a desvantagem ésuperada em muito pelas vantagens obtidas pelo uso da computação distribuída 
 
 
 
 
 5a Questão 
 
 
O Hadoop é? 
 
 Engloba um conjunto de produtos que permite o processamento de aplicações Big Data 
 
É um banco de dados NOSQL amplamente usado em Big Data 
 
Um banco de dados orientado a objetos 
 
O projeto está apoiado em dois componentes principais: o Map e o Reduce 
 
É um projeto administrado atualmente pelo Google 
Respondido em 26/10/2019 20:05:09 
 
 
Explicação: 
O Hadoop engloba um conjunto de produtos que permite processar o Big Data, por meio de um 
processamento de dados paralelo nos nós de computação, com uma aceleração no processamento, com 
diminuição da latência e altamente escalável. 
 
 
 
 
 
 6a Questão 
 
 
Assinale a alternativa que NÃO apresenta 2 ferramentas ou componentes usados no framework Hadoop: 
 
 
Ambari e Mahout 
 
Pig e Hive 
 Hive e Neo4J 
 
MapReduce e HDFS 
 
ZooKeeper e Chukwa 
Respondido em 26/10/2019 20:05:15 
 
 
Explicação: 
O Neo4J é um banco de dados NOSQL baseado em grafos 
 
 
 1a Questão 
 
 
Não é um exemplo de dados não estruturado: 
 
 
Redes sociais 
 
Dados multimídia 
 
Dados móveis (smartphones) 
 
Dados de sites 
 Dados financeiros e cadastros diversos 
Respondido em 26/10/2019 20:05:41 
 
 
Explicação: 
Algumas fontes de dados estruturados são: os sistemas de relacionamento de clientes (CRM), dados 
financeiros e cadastros diversos, entre outros. 
 
 
 
 
 2a Questão 
 
 
São exemplos de dados gerados com intervenção humana, exceto: 
 
 
Dados de preenchimento de formulários de sistemas de informação 
 
Dados empresariais 
 
Dados obtidos via jogos 
 
Dados de fluxo de cliques 
 Web log data 
Respondido em 26/10/2019 20:05:48 
 
 
Explicação: 
Web log data: quando servidores, aplicativos, redes e outros operam, eles capturam todos os tipos de 
dados sobre suas atividades. Isso normalmente produz enormes volumes de dados que podem ser usadas 
posteriormente para análises, como por exemplo, verificar o andamento de contratos de nível de serviço ou 
avaliar violações de segurança. 
 
 
 
 
 
 3a Questão 
 
 
São exemplos de dados gerados sem intervenção humana, exceto: 
 
 
Etiquetas Radio Frequency ID (RFID) 
 Dados obtidos via jogos 
 
Medidores inteligentes 
 
Dispositivos médicos 
 
Dados gerados por GPS 
Respondido em 26/10/2019 20:05:54 
 
 
Explicação: 
Dados obtidos via jogos: os movimentos realizados em um jogo podem ser gravados. Esses dados podem 
ser analisados para avaliar a eficiência dos jogos de acordo com o nível do jogador 
 
 
 
 
 4a Questão 
 
 
Assinale a afirmativa que não apresenta uma característica do HBase: 
 
 
Alta velocidade 
 Suporte ACID 
 
Divisão e redistribuição automática do conteúdo 
 
Alta disponibilidade 
 
Alta taxa de trocas de dados 
Respondido em 26/10/2019 20:05:59 
 
 
Explicação: 
Embora não seja uma implementação ¿ACID¿, o HBase oferece leituras e gravações muito consistentes 
 
 
 
 
 5a Questão 
 
 
Sobre o HDFS podemos afirmar que: 
 
 
É um cluster tolerantes a falhas e direcionado para o gerenciamento de arquivos para Big Data 
 A coleção completa de todos os arquivos no cluster é denominada de Namenode 
 
O sistema de arquivos inclui um serviço denominado "namenode" e vários nós de dados ou 
"datanodes" 
 
O Namenode rastreia o local onde os dados estão fisicamente 
 
Funciona divindo arquivos grandes em pedaços menores denominados blocos 
Respondido em 26/10/2019 20:06:10 
 
 
Explicação: 
O NameNode também atua como um semáforo, gerenciando por completo o acesso aos arquivos por meio 
de tarefas como leituras, gravações, criação, exclusão e replicação dos blocos de dados nesses nós de 
dados. A coleção completa de todos os arquivos no cluster é chamada de namespace do sistema de 
arquivos 
 
 
 
 
 6a Questão 
 
 
Marque a opção que apresenta um exemplo de formato semiestruturado: 
 
 
CSV 
 JSON 
 
HTML 5 
 
SQL 
 
XLS 
Respondido em 26/10/2019 20:06:18 
 
 
Explicação: 
O arquivo JSON (JavaScript Object Notation) também é formado por dados semiestruturados e possui um 
formato leve para o tráfego de dados, necessitando de menos bytes que o arquivo XML, o que é importante 
quando é necessário o tráfego de grandes quantidades de dados. 
 
 
 1a Questão 
 
 
Não é um exemplo de dados não estruturado: 
 
 Dados financeiros e cadastros diversos 
 
Redes sociais 
 
Dados móveis (smartphones) 
 
Dados de sites 
 
Dados multimídia 
Respondido em 26/10/2019 20:06:37 
 
 
Explicação: 
Algumas fontes de dados estruturados são: os sistemas de relacionamento de clientes (CRM), dados 
financeiros e cadastros diversos, entre outros. 
 
 
 
 
 2a Questão 
 
 
São exemplos de dados gerados com intervenção humana, exceto: 
 
 
Dados de fluxo de cliques 
 
Dados de preenchimento de formulários de sistemas de informação 
 Web log data 
 
Dados obtidos via jogos 
 
Dados empresariais 
Respondido em 26/10/2019 20:06:41 
 
 
Explicação: 
Web log data: quando servidores, aplicativos, redes e outros operam, eles capturam todos os tipos de 
dados sobre suas atividades. Isso normalmente produz enormes volumes de dados que podem ser usadas 
posteriormente para análises, como por exemplo, verificar o andamento de contratos de nível de serviço ou 
avaliar violações de segurança. 
 
 
 
 
 
 3a Questão 
 
 
São exemplos de dados gerados sem intervenção humana, exceto: 
 
 
Dados gerados por GPS 
 
Etiquetas Radio Frequency ID (RFID) 
 
Medidores inteligentes 
 
Dispositivos médicos 
 Dados obtidos via jogos 
Respondido em 26/10/2019 20:06:48 
 
 
Explicação: 
Dados obtidos via jogos: os movimentos realizados em um jogo podem ser gravados. Esses dados podem 
ser analisados para avaliar a eficiência dos jogos de acordo com o nível do jogador 
 
 
 
 
 4a Questão 
 
 
Assinale a afirmativa que não apresenta uma característica do HBase: 
 
 
Divisão e redistribuição automática do conteúdo 
 
Alta velocidade 
 Suporte ACID 
 
Alta disponibilidade 
 
Alta taxa de trocas de dados 
Respondido em 26/10/2019 20:06:50 
 
 
Explicação: 
Embora não seja uma implementação ¿ACID¿, o HBase oferece leituras e gravações muito consistentes 
 
 
 
 
 5a Questão 
 
 
Sobre o HDFS podemos afirmar que: 
 
 
O sistema de arquivos inclui um serviço denominado "namenode" e vários nós de dados ou 
"datanodes" 
 
É um cluster tolerantes a falhas e direcionado para o gerenciamento de arquivos para Big Data 
 
O Namenode rastreia o local onde os dados estão fisicamente 
 A coleção completa de todos os arquivos no cluster é denominada de Namenode 
 
Funciona divindo arquivos grandes em pedaços menores denominados blocos 
Respondido em 26/10/2019 20:07:01 
 
 
Explicação: 
O NameNode também atua como um semáforo, gerenciando por completo o acesso aos arquivos por meio 
de tarefas como leituras, gravações, criação, exclusão e replicação dos blocos de dados nesses nós de 
dados. A coleção completa de todos os arquivos no cluster é chamada de namespace do sistema de 
arquivos 
 
 
 
 
 6a Questão 
 
 
Marque a opção que apresenta um exemplo de formato semiestruturado:HTML 5 
 
XLS 
 JSON 
 
CSV 
 
SQL 
Respondido em 26/10/2019 20:07:04 
 
 
Explicação: 
O arquivo JSON (JavaScript Object Notation) também é formado por dados semiestruturados e possui um 
formato leve para o tráfego de dados, necessitando de menos bytes que o arquivo XML, o que é importante 
quando é necessário o tráfego de grandes quantidades de dados. 
 
1a Questão 
 
Como fatores positivos desse modelo surge a maior consistência pois as leituras paralelas são executadas 
por processos paralelizados na ordem sequencial. O modelo NOSQL em questão é? 
 
 Colunar 
 
Orientado a documentos 
 
Chave-valor 
 
Baseado em linhas 
 
Baseado em grafos 
Respondido em 26/10/2019 20:07:23 
 
 
Explicação: 
É um avanço do modelo baseado em chave-valor, observando que na hipótese de se ter um conjunto de 
pares chave sem um critério organizacional pequeno o suficiente, pode acarretar problemas. Assim, para 
agrupar os pares, foi definido que pares chave-valor poderiam ser agrupados horizontalmente. Nesse 
contexto, aparece também a definição de superfamília de colunas que é o par chave-valor composto por 
um id (identificador) e um grupo de colunas. Como fatores positivos do modelo surge a maior consistência 
pois as leituras paralelas são executadas por processos paralelizados na ordem sequencial. 
 
 
 
 
 
 2a Questão 
 
 
Sobre o conceito Schemaless (sem esquema) podemos afirmar que: 
 
 
O banco de dados não necessida de um projeto físico 
 
O recurso é aplicado apenas nos bancos de dados baseados em grafos 
 
O banco de dados não precisa de um esquema conceitual 
 Indica que a base de dados não possui uma estrutura fixa, ou seja, os dados não tem estrutura 
pré-definida 
 
O armazenamento dos dados não precisa de uma estrutura pré-definida, mas precisa ser 
normalizado 
Respondido em 26/10/2019 20:07:37 
 
 
Explicação: 
Esquema livre (schema free) indica que a base de dados não possui uma estrutura fixa, ou seja, os dados 
não têm estrutura pré-definida. 
 
 
 
 
 3a Questão 
 
 
A afirmativa faz referência a que modelo NOSQL? "Os documentos são compostos por um identificador e 
um valor" 
 
 
Relacional-objeto 
 Orientado a documentos 
 
Chave-valor 
 
Colunar 
 
Baseado em grafos 
Respondido em 26/10/2019 20:07:44 
 
 
Explicação: 
Um registro na base de dados faz relação com um documento. Em sua composição, os documentos 
normalmente são compostos por um identificador e um valor. No valor é pode-se introduzir outros 
identificadores acompanhados de valores. As vantagens deste modelo podem ser listadas como a 
capacidade de suportar conjuntos de conjuntos de pares chave-valor. 
 
 
 
 
 
 4a Questão 
 
 
Nesse modelo NOSQL comparando-o ao relacional, um registro ou linha é formada por um grupo de pares 
no formato chave-valor: 
 
 
Baseado em objetos 
 
Orientado a documentos 
 
Baseado em grafos 
 
Orientado a colunas 
 Modelo chave-valor 
Respondido em 26/10/2019 20:07:53 
 
 
Explicação: 
Comparativamente, no banco de dados relacional, uma linha da tabela possuir um número determinado de 
atributos, mas agora um registro ou linha é formada por um grupo de pares no formato chave-valor, que 
necessariamente não precisam ter os mesmos pares. A grande vantagem do modelo é o fato de ser simples 
quanto ao uso e codificação, pois uma coleção de chaves tem um valor único. 
 
 
 
 
 
 5a Questão 
 
 
Assinale a alternativa errada sobre bancos de dados NOSQL: 
 
 
Pode ser usado para armazenar dados de documentos 
 
É schemaless ou schema free 
 
São baseados no Teorema CAP 
 Há a necessidade de que os dados tenham uma estrutura pré-definida 
 
Pode ser usado com o PostgreSQL 
Respondido em 26/10/2019 20:08:01 
 
 
Explicação: 
Esquema livre (schema free) indica que a base de dados não possui uma estrutura fixa, ou seja, os dados 
não têm estrutura pré-definida. 
 
 
 
 
 6a Questão 
 
 
Marque a opção que apresenta as categorias de bases de dados no modelo NOSQL: 
 
 
Baseado em grafos, colunas, objetos e documentos 
 
Orientado a linhas, colunas, grafos e documentos 
 Chave-valor, orientado a documentos, grafos e colunas 
 JSON, XML, grafos e colunas 
 
Orientado a objetos, documentos, colunas e chaves de valores 
Respondido em 26/10/2019 20:08:17 
 
 
Explicação: 
Podemos avaliar que os bancos de dados relacionais representam dados no formato de tabelas que 
consistem em um número de linhas para seus registros, no entanto os bancos NOSQL são coleções de 
pares chave-valor, bancos de dados em grafos, documentos ou ainda armazenamentos em coluna e, que 
não necessitam de esquemas para o seus projetos. 
 
 1a Questão 
 
Como fatores positivos desse modelo surge a maior consistência pois as leituras paralelas são executadas 
por processos paralelizados na ordem sequencial. O modelo NOSQL em questão é? 
 
 
Orientado a documentos 
 
Baseado em linhas 
 
Chave-valor 
 
Baseado em grafos 
 Colunar 
Respondido em 26/10/2019 20:08:56 
 
 
Explicação: 
É um avanço do modelo baseado em chave-valor, observando que na hipótese de se ter um conjunto de 
pares chave sem um critério organizacional pequeno o suficiente, pode acarretar problemas. Assim, para 
agrupar os pares, foi definido que pares chave-valor poderiam ser agrupados horizontalmente. Nesse 
contexto, aparece também a definição de superfamília de colunas que é o par chave-valor composto por 
um id (identificador) e um grupo de colunas. Como fatores positivos do modelo surge a maior consistência 
pois as leituras paralelas são executadas por processos paralelizados na ordem sequencial. 
 
 
 
 
 
 2a Questão 
 
 
Sobre o conceito Schemaless (sem esquema) podemos afirmar que: 
 
 
O armazenamento dos dados não precisa de uma estrutura pré-definida, mas precisa ser 
normalizado 
 
O recurso é aplicado apenas nos bancos de dados baseados em grafos 
 
O banco de dados não precisa de um esquema conceitual 
 
O banco de dados não necessida de um projeto físico 
 Indica que a base de dados não possui uma estrutura fixa, ou seja, os dados não tem estrutura 
pré-definida 
Respondido em 26/10/2019 20:09:04 
 
 
Explicação: 
Esquema livre (schema free) indica que a base de dados não possui uma estrutura fixa, ou seja, os dados 
não têm estrutura pré-definida. 
 
 
 
 
 3a Questão 
 
 
A afirmativa faz referência a que modelo NOSQL? "Os documentos são compostos por um identificador e 
um valor" 
 
 Orientado a documentos 
 
Relacional-objeto 
 
Baseado em grafos 
 
Chave-valor 
 
Colunar 
Respondido em 26/10/2019 20:09:10 
 
 
Explicação: 
Um registro na base de dados faz relação com um documento. Em sua composição, os documentos 
normalmente são compostos por um identificador e um valor. No valor é pode-se introduzir outros 
identificadores acompanhados de valores. As vantagens deste modelo podem ser listadas como a 
capacidade de suportar conjuntos de conjuntos de pares chave-valor. 
 
 
 
 
 
 4a Questão 
 
 
Nesse modelo NOSQL comparando-o ao relacional, um registro ou linha é formada por um grupo de pares 
no formato chave-valor: 
 
 
Baseado em objetos 
 
Orientado a colunas 
 
Baseado em grafos 
 Modelo chave-valor 
 
Orientado a documentos 
Respondido em 26/10/2019 20:09:15 
 
 
Explicação: 
Comparativamente, no banco de dados relacional,uma linha da tabela possuir um número determinado de 
atributos, mas agora um registro ou linha é formada por um grupo de pares no formato chave-valor, que 
necessariamente não precisam ter os mesmos pares. A grande vantagem do modelo é o fato de ser simples 
quanto ao uso e codificação, pois uma coleção de chaves tem um valor único. 
 
 
 
 
 
 5a Questão 
 
 
Assinale a alternativa errada sobre bancos de dados NOSQL: 
 
 
É schemaless ou schema free 
 
São baseados no Teorema CAP 
 
Pode ser usado com o PostgreSQL 
 Há a necessidade de que os dados tenham uma estrutura pré-definida 
 
Pode ser usado para armazenar dados de documentos 
Respondido em 26/10/2019 20:09:22 
 
 
Explicação: 
Esquema livre (schema free) indica que a base de dados não possui uma estrutura fixa, ou seja, os dados 
não têm estrutura pré-definida. 
 
 
 
 
 6a Questão 
 
 
Marque a opção que apresenta as categorias de bases de dados no modelo NOSQL: 
 
 
Baseado em grafos, colunas, objetos e documentos 
 
JSON, XML, grafos e colunas 
 Chave-valor, orientado a documentos, grafos e colunas 
 
Orientado a linhas, colunas, grafos e documentos 
 
Orientado a objetos, documentos, colunas e chaves de valores 
Respondido em 26/10/2019 20:09:27 
 
 
Explicação: 
Podemos avaliar que os bancos de dados relacionais representam dados no formato de tabelas que 
consistem em um número de linhas para seus registros, no entanto os bancos NOSQL são coleções de 
pares chave-valor, bancos de dados em grafos, documentos ou ainda armazenamentos em coluna e, que 
não necessitam de esquemas para o seus projetos. 
 
 
 1a Questão 
 
Assinale a afirmativa incorreta em relação as características principais do MongoDb: 
 
 
Possui fácil escalonamento 
 Seu uso é adequado para aplicações que gerenciam redes sociais 
 Seu uso é adequado para aplicações de bancos de dados colunares 
 
Os valores dos campos podem incluir outros documentos, matrizes e matrizes de documentos 
 
Não tem suporte a transações como no BD relacional 
Respondido em 26/10/2019 20:10:05 
 
 
Explicação: 
O SGBD NoSQL MongoDB é um sistema de gerenciamento de bancos de dados orientados a documentos, 
de esquema flexível e de código livre, desenvolvido na linguagem C++, que tem como características a 
velocidade, a eficiência e a escalabilidade. 
 
 
 
 
 2a Questão 
 
 
Entre as vantagens no uso do formato de dados como documentos temos, exceto: 
 
 
O banco de dados não necessita de um esquema 
 
Documentos e matrizes incorporados reduzem a necessidade de junções custosas 
 
Possui esquema dinâmico que suporta o polimorfismo 
 
Correspondem a tipos de dados nativos em muitas linguagens de programação 
 Tem uma estrutura pré-definida 
Respondido em 26/10/2019 20:10:36 
 
 
Explicação: 
Um documento não precisa de uma estrutura pré-definida ou o banco de dados não necessita de um 
esquema, eles são considerados como auto descritivos. 
 
 
 
 
 3a Questão 
 
 
A unidade de armazenamento em um BD orientado a documentos, que é similar ao documento no modelo 
relacional é? 
 
 
Array 
 
Tabela 
 Registro 
 
Coluna 
 
Atributo 
Respondido em 26/10/2019 20:10:41 
 
 
Explicação: 
Dessa forma, documento representa a unidade de armazenamento de dados, que nos sistemas 
gerenciadores de bancos de dados relacionais seriam chamados de registros ou linhas. 
 
 
 
 
 4a Questão 
 
 
São características do MongoDB, com exceção de: 
 
 
Usa um recurso chamado de cursor que funciona como um ponteiro para os dados 
 Não trabalha com o MapReduce para a agregação de coleções 
 
É eficaz para aplicações de análise em tempo real 
 
A replicação de dados é garantida através de bloqueios e pelo modelo mestre-escravo assíncrono 
 
É multiplataforma e também funciona no Windows 
Respondido em 26/10/2019 20:10:59 
 
 
Explicação: 
O MongoDB também é um ecossistema que consiste nos seguintes 
elementos: 
• Serviços de alta disponibilidade e replicação para 
escalonamento em redes locais e de longa distância; 
• Um sistema de arquivos baseado em grid, permitindo o 
armazenamento de objetos grandes dividindo-os entre vários 
documentos. 
• MapReduce para suportar análises e agregação de 
diferentes coleções / documentos. 
 
 
 
 
 5a Questão 
 
 
Sobre os bancos de dados orientados a documentos podemos afirmar que, exceto: 
 
 Entre os formatos para um documento podemos ter o XML e o JSON, apenas 
 
Entre os formatos para um documento podemos ter o XML, JSON, BSON e o YAML 
 
Os documentos devem ser organizados em coleções de documentos semelhantes 
 
São exemplos desses bancos de dados o MongoDB, o RavenDB e o CouchDB 
 
Não há restrições quanto ao número de campos no documento 
Respondido em 26/10/2019 20:11:36 
 
 
Explicação: 
Quanto ao formato de um documento, esses podem ser codificados de diferentes formatos, como: XML, 
JSON, BSON, YAML ou ainda com textos simples. 
 
 
 
 
 6a Questão 
 
 
São exemplos de SGBDs orientados a documentos, exceto: 
 
 
CouchDB 
 
NEO4J 
 
MongoDB 
 HBase 
 
RavenDB 
Respondido em 26/10/2019 20:11:16 
 
 
Explicação: 
Como exemplos desses bancos de dados podemos citar o 
MongoDB, RavenDB e o CouchDB, todos orientados a documentos 
 
 
 1a Questão 
 
 
Assinale a afirmativa incorreta em relação as características principais do MongoDb: 
 
 
Seu uso é adequado para aplicações que gerenciam redes sociais 
 Seu uso é adequado para aplicações de bancos de dados colunares 
 
Possui fácil escalonamento 
 
Os valores dos campos podem incluir outros documentos, matrizes e matrizes de documentos 
 
Não tem suporte a transações como no BD relacional 
Respondido em 26/10/2019 20:12:07 
 
 
Explicação: 
O SGBD NoSQL MongoDB é um sistema de gerenciamento de bancos de dados orientados a documentos, 
de esquema flexível e de código livre, desenvolvido na linguagem C++, que tem como características a 
velocidade, a eficiência e a escalabilidade. 
 
 
 
 
 2a Questão 
 
 
Entre as vantagens no uso do formato de dados como documentos temos, exceto: 
 
 Tem uma estrutura pré-definida 
 
Possui esquema dinâmico que suporta o polimorfismo 
 
Correspondem a tipos de dados nativos em muitas linguagens de programação 
 
Documentos e matrizes incorporados reduzem a necessidade de junções custosas 
 
O banco de dados não necessita de um esquema 
Respondido em 26/10/2019 20:12:13 
 
 
Explicação: 
Um documento não precisa de uma estrutura pré-definida ou o banco de dados não necessita de um 
esquema, eles são considerados como auto descritivos. 
 
 
 
 
 3a Questão 
 
 
A unidade de armazenamento em um BD orientado a documentos, que é similar ao documento no modelo 
relacional é? 
 
 
Tabela 
 Registro 
 
Atributo 
 
Array 
 
Coluna 
Respondido em 26/10/2019 20:12:19 
 
 
Explicação: 
Dessa forma, documento representa a unidade de armazenamento de dados, que nos sistemas 
gerenciadores de bancos de dados relacionais seriam chamados de registros ou linhas. 
 
 
 
 
 4a Questão 
 
 
São características do MongoDB, com exceção de: 
 
 
É multiplataforma e também funciona no Windows 
 
Usa um recurso chamado de cursor que funciona como um ponteiro para os dados 
 
É eficaz para aplicações de análise em tempo real 
 Não trabalha com o MapReduce para a agregaçãode coleções 
 
A replicação de dados é garantida através de bloqueios e pelo modelo mestre-escravo assíncrono 
Respondido em 26/10/2019 20:12:24 
 
 
Explicação: 
O MongoDB também é um ecossistema que consiste nos seguintes 
elementos: 
• Serviços de alta disponibilidade e replicação para 
escalonamento em redes locais e de longa distância; 
• Um sistema de arquivos baseado em grid, permitindo o 
armazenamento de objetos grandes dividindo-os entre vários 
documentos. 
• MapReduce para suportar análises e agregação de 
diferentes coleções / documentos. 
 
 
 
 
 5a Questão 
 
 
Sobre os bancos de dados orientados a documentos podemos afirmar que, exceto: 
 
 
São exemplos desses bancos de dados o MongoDB, o RavenDB e o CouchDB 
 
Os documentos devem ser organizados em coleções de documentos semelhantes 
 
Não há restrições quanto ao número de campos no documento 
 Entre os formatos para um documento podemos ter o XML e o JSON, apenas 
 
Entre os formatos para um documento podemos ter o XML, JSON, BSON e o YAML 
Respondido em 26/10/2019 20:12:31 
 
 
Explicação: 
Quanto ao formato de um documento, esses podem ser codificados de diferentes formatos, como: XML, 
JSON, BSON, YAML ou ainda com textos simples. 
 
 
 
 
 6a Questão 
 
 
São exemplos de SGBDs orientados a documentos, exceto: 
 
 
RavenDB 
 
CouchDB 
 
MongoDB 
 HBase 
 
NEO4J 
Respondido em 26/10/2019 20:12:35 
 
 
Explicação: 
Como exemplos desses bancos de dados podemos citar o 
MongoDB, RavenDB e o CouchDB, todos orientados a documentos 
 
 1a Questão 
 
Sobre a característica schemaless podemos dizer que, exceto: 
 
 Não precisa de um esquema conceitual, mas precisa de uma estrutura pré-definida 
 
Para manter um padrão, permite o armazenamento de dados no formato JSON 
 
A escolha de dados sem formato facilita o uso em aplicações web 
 
O banco de dados não possui estrutura de dados fixa 
 
A representação genérica como par chave-valor fornece flexibilidade e legibilidade 
Respondido em 26/10/2019 20:13:11 
 
 
Explicação: 
Schemaless significa, portanto que o banco de dados não possui estrutura de dados fixa 
 
 
 
 
 2a Questão 
 
 
São exemplos de aplicações indicadas para o uso do modelo NOSQL chave-valor, exceto: 
 
 Aplicações transacionais 
 
Jogos on-line 
 
Aplicações de bolsas de valores 
 
Internet das Coisas (IoT) 
 
Sensores de dados ou via streaming 
Respondido em 26/10/2019 20:13:28 
 
 
Explicação: 
O modelo chave-valor é particularmente eficaz em aplicações do tipo: 
 
¿ Na análise em tempo real dos serviços financeiros, caracterizado por um alto volume de dados gerados. 
Como exemplo, podemos citar as aplicações de setores bancários e bolsas de valores; 
 
¿ Dados dos usuários produzidos para redes sociais, comunidades específicas, jogos on-line ou Internet das 
Coisas (IoT); 
 
¿ Armazenamento de dados em grande volume originados de aplicações como sensores de dados ou via 
streaming; 
¿ Aplicações móveis que exigem flexibilidade e confiabilidade, como por exemplo a coleta de dados de logs 
de telefones celulares 
 
 
 
 
 3a Questão 
 
 
Marque a opção que não contém um SGBD NOSQL baseado em chave-valor: 
 
 
Cassandra 
 HBase 
 
Riak 
 
DynamoDB 
 
Redis 
Respondido em 26/10/2019 20:13:54 
 
 
Explicação: 
Além do DynamoDB, Existem outros bancos de dados no modelo chave-valor, como o Cassandra , o Riak e 
o Redis 
 
 
 
 
 4a Questão 
 
 
Quanto ao formato de dados chave-valor podemos afirmar, exceto: 
 
 
O uso do modelo chave-valor em aplicações web e dispositivos móveis 
 
O valor pode ser uma lista ou outro par chave-valor encapsulado em um outro objeto 
 
A chave (key) pode ser usada de formas diversas 
 A chave não precisa seguir uma convenção pré-estabelecida para manter uma consistência 
 
Um formato usado é o formato de intercâmbio JSON 
Respondido em 26/10/2019 20:14:36 
 
 
Explicação: 
Em qualquer caso, a chave deve seguir uma convenção acordada para manter uma consistência 
 
 
 
 
 5a Questão 
 
 
São características do DynamoDB, com exceção de: 
 
 
É um serviço de banco de dados totalmente gerenciado na nuvem no modelo NoSQL 
 
Grande velocidade trabalahndo com tabelas distribúidas na AWS 
 
Permite aumento de capacidade de gerenciamento de dados sem dificuldades, por conta da 
plataforma de computação baseada na nuvem da Amazon 
 É compatível apenas com o modelo de armazenamento chave-valor 
 
Apresenta suporte transacional ACID para uso em aplicações do tipo missão crítica 
Respondido em 26/10/2019 20:15:09 
 
 
Explicação: 
O banco de dados DynamoDB é rápido e apresenta grande flexibilidade para aplicações que necessitam de 
latência constante, inferiores a 10 milissegundos, e compatível com modelos de armazenamento de 
documentos e de chave-valor. 
 
 
 
 
 
 6a Questão 
 
 
Assinale a afirmativa incorreta em relação as características do modelo chave-valor: 
 
 
Não seguem o modelo clássico de transações relacionais baseado nas propriedades ACID 
 
Esses bancos buscam a simplicidade e buscam maior rapidez nas aplicações as quais são 
indicadas 
 Não são indicados para o uso com dados de redes sociais por conta do desempenho final da 
aplicação 
 
Não exigem um esquema para funcionamento 
 
Os valores armazenados podem ser de qualquer tipo de objeto binário como textos, vídeo, 
documentos JSON 
Respondido em 26/10/2019 20:15:51 
 
 
Explicação: 
O modelo chave-valor é particularmente eficaz em aplicações do tipo dados dos usuários produzidos para 
redes sociais, comunidades específicas, jogos on-line ou Internet das Coisas (IoT) 
 
 
 
 1a Questão 
 
 
Sobre a característica schemaless podemos dizer que, exceto: 
 
 
A escolha de dados sem formato facilita o uso em aplicações web 
 
A representação genérica como par chave-valor fornece flexibilidade e legibilidade 
 Não precisa de um esquema conceitual, mas precisa de uma estrutura pré-definida 
 
O banco de dados não possui estrutura de dados fixa 
 
Para manter um padrão, permite o armazenamento de dados no formato JSON 
Respondido em 26/10/2019 20:16:35 
 
 
Explicação: 
Schemaless significa, portanto que o banco de dados não possui estrutura de dados fixa 
 
 
 
 
 2a Questão 
 
 
São exemplos de aplicações indicadas para o uso do modelo NOSQL chave-valor, exceto: 
 
 
Aplicações de bolsas de valores 
 
Sensores de dados ou via streaming 
 
Internet das Coisas (IoT) 
 Aplicações transacionais 
 
Jogos on-line 
Respondido em 26/10/2019 20:16:41 
 
 
Explicação: 
O modelo chave-valor é particularmente eficaz em aplicações do tipo: 
 
¿ Na análise em tempo real dos serviços financeiros, caracterizado por um alto volume de dados gerados. 
Como exemplo, podemos citar as aplicações de setores bancários e bolsas de valores; 
 
¿ Dados dos usuários produzidos para redes sociais, comunidades específicas, jogos on-line ou Internet das 
Coisas (IoT); 
 
¿ Armazenamento de dados em grande volume originados de aplicações como sensores de dados ou via 
streaming; 
¿ Aplicações móveis que exigem flexibilidade e confiabilidade, como por exemplo a coleta de dados de logs 
de telefones celulares 
 
 
 
 
 3a Questão 
 
 
Marque a opção que não contém um SGBD NOSQL baseado em chave-valor: 
 
 HBase 
 
Redis 
 
DynamoDBRiak 
 
Cassandra 
Respondido em 26/10/2019 20:16:44 
 
 
Explicação: 
Além do DynamoDB, Existem outros bancos de dados no modelo chave-valor, como o Cassandra , o Riak e 
o Redis 
 
 
 
 
 4a Questão 
 
 
Quanto ao formato de dados chave-valor podemos afirmar, exceto: 
 
 
O valor pode ser uma lista ou outro par chave-valor encapsulado em um outro objeto 
 
A chave (key) pode ser usada de formas diversas 
 A chave não precisa seguir uma convenção pré-estabelecida para manter uma consistência 
 
Um formato usado é o formato de intercâmbio JSON 
 
O uso do modelo chave-valor em aplicações web e dispositivos móveis 
Respondido em 26/10/2019 20:17:01 
 
 
Explicação: 
Em qualquer caso, a chave deve seguir uma convenção acordada para manter uma consistência 
 
 
 
 
 5a Questão 
 
 
São características do DynamoDB, com exceção de: 
 
 
Grande velocidade trabalahndo com tabelas distribúidas na AWS 
 
Apresenta suporte transacional ACID para uso em aplicações do tipo missão crítica 
 É compatível apenas com o modelo de armazenamento chave-valor 
 
Permite aumento de capacidade de gerenciamento de dados sem dificuldades, por conta da 
plataforma de computação baseada na nuvem da Amazon 
 
É um serviço de banco de dados totalmente gerenciado na nuvem no modelo NoSQL 
Respondido em 26/10/2019 20:17:16 
 
 
Explicação: 
O banco de dados DynamoDB é rápido e apresenta grande flexibilidade para aplicações que necessitam de 
latência constante, inferiores a 10 milissegundos, e compatível com modelos de armazenamento de 
documentos e de chave-valor. 
 
 
 
 
 
 6a Questão 
 
 
Assinale a afirmativa incorreta em relação as características do modelo chave-valor: 
 
 
Os valores armazenados podem ser de qualquer tipo de objeto binário como textos, vídeo, 
documentos JSON 
 
Esses bancos buscam a simplicidade e buscam maior rapidez nas aplicações as quais são 
indicadas 
 Não são indicados para o uso com dados de redes sociais por conta do desempenho final da 
aplicação 
 
Não exigem um esquema para funcionamento 
 
Não seguem o modelo clássico de transações relacionais baseado nas propriedades ACID 
Respondido em 26/10/2019 20:17:27 
 
 
Explicação: 
O modelo chave-valor é particularmente eficaz em aplicações do tipo dados dos usuários produzidos para 
redes sociais, comunidades específicas, jogos on-line ou Internet das Coisas (IoT) 
 
 
 1a Questão 
 
 
Quanto aos bancos de dados baseados em colunas e os relacionais podemos afirmar, exceto: 
 
 
No banco de dados colunar os dados são armazenados em linhas 
 
No relacional os dados de cada linha são armazenados juntos 
 Banco de dados relacionais são adequados para projetos de Big Data 
 
Bancos de dados orientados a colunas são projetados para retornar dados com eficiência para 
um número limitado de colunas 
 
No banco de dados orientado por colunas, essas são armazenadas contiguamente nos blocos do 
disco 
Respondido em 26/10/2019 20:17:59 
 
 
Explicação: 
Bancos de dados orientados a colunas são projetados para retornar dados com eficiência para um número 
limitado de colunas. Ele faz isso armazenando todos os valores de uma coluna juntos. Eles são adequados 
para os projetos de Big Data. Um banco de dados orientado por colunas será excelente em operações de 
leitura em um número limitado de colunas, no entanto, a operação de gravação será custosa em 
comparação com bancos de dados orientados a linhas. 
 
 
 
 
 2a Questão 
 
 
São exemplos de aplicações indicadas para o uso do modelo NOSQL orientado a colunas: 
 
 
Internet of Things (IoT) para veículos e dispositivos 
 
Registro de transações como compras 
 Todas as anteriores estão corretas 
 
Armazenamento de dados de logs de sistemas ou de equipamentos 
 
Acompanhamento de status de pedidos de compra 
Respondido em 26/10/2019 20:18:03 
 
 
Explicação: 
Outro tipo de aplicação beneficiado pelos bancos de dados colunares são os usados em aplicações OLAP 
(Online Analytical Processing), enquanto orientados a linhas são usados para material OLTP (Online 
Transaction Processing). 
Alguns outros exemplos de casos de uso usando o Cassandra são: 
¿ Registro de transações como compras, resultados de aplicações de testes, avaliações de filmes assistidos 
e o local de exibição do filme; 
¿ Armazenamento de dados de séries temporais ou o resultado de logs de sistemas; 
¿ Acompanhamento de status de pedidos de compras, entregas de pacotes, etc.; 
¿ Armazenamento de dados de logs de sistemas ou de equipamentos; 
¿ Histórico de sistemas meteorológicos, como pontos mínimos e máximos de temperaturas; 
¿ Histórico de eventos realizados; 
¿ Telemática: Internet of Things (IoT) para veículos e dispositivos 
 
 
 
 
 3a Questão 
 
 
Assinale o comando que existe no modelo orientado a colunas e não existe no relacional: 
 
 
Update 
 
Insert 
 
Select 
 Keyspace 
 
Delete 
Respondido em 26/10/2019 20:18:11 
 
 
Explicação: 
O Cassandra possui uma linguagem própria de consultas denominada de Cassandra Query Language (CQL) 
 
 
 
 
 4a Questão 
 
 
Sobre o modelo orientado a colunas podemos dizer, exceto: 
 
 O HBase e o Cassandra são exemplos de SGBDs que podem ser usados nesse modelo 
 
São projetados para retornar dados de forma eficiente para uma linha inteira 
 
No momento da criação de um Keyspace 
 
O Cassandra tem uma linguagem de manipulação própria denominada CQL 
 O banco de dados não possui estrutura de dados fixa 
Respondido em 26/10/2019 20:18:46 
 
 
Explicação: 
No modelo baseado em chave-valor, schemaless significa, portanto que o banco de dados não possui 
estrutura de dados fixa 
 
 
 
 
 5a Questão 
 
 
São características do banco de dados Cassandra com exceção de: 
 
 
Armazenamento de dados flexível 
 As consultas são escritas em SQL 
 
Fácil distribuição de dados 
 
Escalabilidade elástica 
 
Tem suporte a transações 
Respondido em 26/10/2019 20:19:14 
 
 
Explicação: 
O Cassandra possui uma linguagem própria de consultas denominada de Cassandra Query Language (CQL). 
 
 
 
 
 6a Questão 
 
 
Assinale a afirmativa incorreta em relação as características do banco de dados colunar: 
 
 
Esse modelo é indicado quando há a necessidade de manipular um volume maior 
 Os dados em cada linha de uma tabela são armazenados juntos, por campos da tabela 
 
Bancos de dados orientados a linhas são projetados para retornar dados de forma eficiente para 
uma linha inteira 
 
Tem desempenho mais rápido porque as operações de entrada e saída são extremamente rápidas 
 
Bancos de dados orientados a colunas são bem adequados para sistemas OLTP ¿ OnLine 
Transaction Processing 
Respondido em 26/10/2019 20:19:53 
 
 
Explicação: 
Os bancos de dados relacionais são orientados a linhas (os registros), pois os dados em cada linha de uma 
tabela são armazenados juntos, por campos da tabela 
 
 
 1a Questão 
 
 
Quanto aos bancos de dados baseados em colunas e os relacionais podemos afirmar, exceto: 
 
 
No relacional os dados de cada linha são armazenados juntos 
 Banco de dados relacionais são adequados para projetos de Big Data 
 
Bancos de dados orientados a colunas são projetados para retornar dados com eficiência para 
um número limitado de colunas 
 
No banco de dados orientado por colunas, essas são armazenadas contiguamente nos blocos do 
disco 
 No banco de dadoscolunar os dados são armazenados em linhas 
Respondido em 26/10/2019 20:20:52 
 
 
Explicação: 
Bancos de dados orientados a colunas são projetados para retornar dados com eficiência para um número 
limitado de colunas. Ele faz isso armazenando todos os valores de uma coluna juntos. Eles são adequados 
para os projetos de Big Data. Um banco de dados orientado por colunas será excelente em operações de 
leitura em um número limitado de colunas, no entanto, a operação de gravação será custosa em 
comparação com bancos de dados orientados a linhas. 
 
 
 
 
 2a Questão 
 
 
São exemplos de aplicações indicadas para o uso do modelo NOSQL orientado a colunas: 
 
 
Registro de transações como compras 
 
Armazenamento de dados de logs de sistemas ou de equipamentos 
 
Internet of Things (IoT) para veículos e dispositivos 
 
Acompanhamento de status de pedidos de compra 
 Todas as anteriores estão corretas 
Respondido em 26/10/2019 20:21:08 
 
 
Explicação: 
Outro tipo de aplicação beneficiado pelos bancos de dados colunares são os usados em aplicações OLAP 
(Online Analytical Processing), enquanto orientados a linhas são usados para material OLTP (Online 
Transaction Processing). 
Alguns outros exemplos de casos de uso usando o Cassandra são: 
¿ Registro de transações como compras, resultados de aplicações de testes, avaliações de filmes assistidos 
e o local de exibição do filme; 
¿ Armazenamento de dados de séries temporais ou o resultado de logs de sistemas; 
¿ Acompanhamento de status de pedidos de compras, entregas de pacotes, etc.; 
¿ Armazenamento de dados de logs de sistemas ou de equipamentos; 
¿ Histórico de sistemas meteorológicos, como pontos mínimos e máximos de temperaturas; 
¿ Histórico de eventos realizados; 
¿ Telemática: Internet of Things (IoT) para veículos e dispositivos 
 
 
 
 
 3a Questão 
 
 
Assinale o comando que existe no modelo orientado a colunas e não existe no relacional: 
 
 
Insert 
 Keyspace 
 
Update 
 
Delete 
 
Select 
Respondido em 26/10/2019 20:21:14 
 
 
Explicação: 
O Cassandra possui uma linguagem própria de consultas denominada de Cassandra Query Language (CQL) 
 
 
 
 
 4a Questão 
 
 
Sobre o modelo orientado a colunas podemos dizer, exceto: 
 
 
São projetados para retornar dados de forma eficiente para uma linha inteira 
 
O HBase e o Cassandra são exemplos de SGBDs que podem ser usados nesse modelo 
 O banco de dados não possui estrutura de dados fixa 
 
No momento da criação de um Keyspace 
 
O Cassandra tem uma linguagem de manipulação própria denominada CQL 
Respondido em 26/10/2019 20:21:20 
 
 
Explicação: 
No modelo baseado em chave-valor, schemaless significa, portanto que o banco de dados não possui 
estrutura de dados fixa 
 
 
 
 
 5a Questão 
 
 
São características do banco de dados Cassandra com exceção de: 
 
 
Escalabilidade elástica 
 
Fácil distribuição de dados 
 As consultas são escritas em SQL 
 
Armazenamento de dados flexível 
 
Tem suporte a transações 
Respondido em 26/10/2019 20:21:34 
 
 
Explicação: 
O Cassandra possui uma linguagem própria de consultas denominada de Cassandra Query Language (CQL). 
 
 
 
 
 6a Questão 
 
 
Assinale a afirmativa incorreta em relação as características do banco de dados colunar: 
 
 Os dados em cada linha de uma tabela são armazenados juntos, por campos da tabela 
 
Tem desempenho mais rápido porque as operações de entrada e saída são extremamente rápidas 
 
Esse modelo é indicado quando há a necessidade de manipular um volume maior 
 
Bancos de dados orientados a linhas são projetados para retornar dados de forma eficiente para 
uma linha inteira 
 
Bancos de dados orientados a colunas são bem adequados para sistemas OLTP ¿ OnLine 
Transaction Processing 
Respondido em 26/10/2019 20:21:41 
 
 
Explicação: 
Os bancos de dados relacionais são orientados a linhas (os registros), pois os dados em cada linha de uma 
tabela são armazenados juntos, por campos da tabela 
 
 
 1a Questão 
 
 
Assinale a afirmativa incorreta: 
 
 O PostgreSQL suporte dados relacionais e o modelo chave-valor, apenas 
 
O SQL Server e o SQL do Azure têm funções nativas do JSON que permitem manipular 
documentos nesse formato por meio da própria linguagem SQL 
 
O PostgreSQL é relacional, orientado a documentos e suporta o modelo chave-valor 
 
O IBM DB2 fornece dados relacionais, colunares, XML e JSON no mesmo mecanismo de 
armazenamento 
 
O Oracle NOSQL tem suporte a vários modelos de dados: chave-valor, documentos (JSON) e 
grafos 
Respondido em 26/10/2019 20:22:07 
 
 
Explicação: 
Desde 2008, o banco de dados foi atualizado para receber recursos para o funcionamento no modelo 
NOSQL. O JSONB, uma versão binária de armazenamento JSON que suporta indexação e um grande 
número de operadores, com esse recurso o PostgreSQL passou a ser um banco de dados orientado a 
documentos também. 
 
 
 
 
 
 2a Questão 
 
 
Marque a opção correta em relação aos tipos de dados que podem ser usados no PostgreSQL NOSQL: 
 
 
Há o suporte para JSON, mas não para XML 
 Suporta os formatos JSON, XML e JSONB 
 
O banco de dados não trabalha no modelo orientado a documentos 
 
Suporta apenas os formatos JSON e JSONB 
 
Trabalha somente com o tipo de dados Hstore 
Respondido em 26/10/2019 20:22:25 
 
 
Explicação: 
Desde 2008, o banco de dados foi atualizado para receber recursos para o funcionamento no modelo 
NOSQL. O JSONB, uma versão binária de armazenamento JSON que suporta indexação e um grande 
número de operadores, com esse recurso o PostgreSQL passou a ser um banco de dados orientado a 
documentos também. 
 
O Hstore é um tipo de dado, semelhante ao integer, text e XML. 
 
 
 
 
 3a Questão 
 
 
Assinale a alternativa correta: o tipo de dado Hstore do PostgreSQL permite: 
 
 
Armazena dados estruturados, apenas 
 
São campos do tipo JSONB 
 Armazenar conjuntos de pares chave-valor dentro de um único campo 
 
São campos do tipo JSON 
 
Criar campo numéricos multivalorados 
Respondido em 26/10/2019 20:22:44 
 
 
Explicação: 
Ele permite armazenar conjuntos de pares chave-valor dentro de um único campo PostgreSQL 
 
 
 
 
 4a Questão 
 
 
O código abaixo apresenta uma tabela criada no PostgreSQL que: 
CREATE TABLE livros (nr serial primary key,titulo VARCHAR (255),atrib hstore) 
 
 
Um campo serial, um campo texto e um do tipo atribr 
 
Um campo numérico, um campo texto e um do tipo documento 
 Um campo numérico, um campo texto e um do tipo hstore (chave-valor) 
 
Um campo numérico, um campo texto e um multivalorado 
 
Um campo auto incremento, um campo texto e um do tipo JSON 
Respondido em 26/10/2019 20:23:03 
 
 
Explicação: 
O campo atrib é um campo do tipo de dados Hstore 
 
 
 
 
 5a Questão 
 
 
Assinale a afirmativa correta: 
 
 
Os fabricantes de bancos de dados relacionais não adaptaram seus SGBDs para uso no modelo 
NOSQL 
 
O PostgreSQL é um banco de dados apenas relacional 
 Os fabricantes de bancos de dados relacionais adaptaram seus SGBDs para uso no modelo NOSQL 
 
O SQL Server funciona orientado a documentos, mas sem usar JSON 
 
O Oracle foi adaptado para uso como NOSQL, mas não com JSON 
Respondido em 26/10/2019 20:23:25 
 
 
Explicação: 
Os grandes fabrincantes de SGBDs adaptaram seus sistemas para uso no modelo NOSQL e trabalham com 
oformato JSON 
 
 
 
 
 
 6a Questão 
 
 
Qual o nome do recurso do PostgreSQL usado para o armazenamento chave-valor? 
 
 
JSON 
 
JSONB 
 Hstore 
 
Contrib 
 Cstore 
Respondido em 26/10/2019 20:23:33 
 
 
Explicação: 
O recurso Hstore fornece um armazenamento de chave-valor 
 
 
 
 1a Questão 
 
 
Assinale a afirmativa incorreta: 
 
 
O IBM DB2 fornece dados relacionais, colunares, XML e JSON no mesmo mecanismo de 
armazenamento 
 
O Oracle NOSQL tem suporte a vários modelos de dados: chave-valor, documentos (JSON) e 
grafos 
 O PostgreSQL suporte dados relacionais e o modelo chave-valor, apenas 
 
O PostgreSQL é relacional, orientado a documentos e suporta o modelo chave-valor 
 
O SQL Server e o SQL do Azure têm funções nativas do JSON que permitem manipular 
documentos nesse formato por meio da própria linguagem SQL 
Respondido em 26/10/2019 20:24:13 
 
 
Explicação: 
Desde 2008, o banco de dados foi atualizado para receber recursos para o funcionamento no modelo 
NOSQL. O JSONB, uma versão binária de armazenamento JSON que suporta indexação e um grande 
número de operadores, com esse recurso o PostgreSQL passou a ser um banco de dados orientado a 
documentos também. 
 
 
 
 
 
 2a Questão 
 
 
Marque a opção correta em relação aos tipos de dados que podem ser usados no PostgreSQL NOSQL: 
 
 
Há o suporte para JSON, mas não para XML 
 
Suporta apenas os formatos JSON e JSONB 
 
O banco de dados não trabalha no modelo orientado a documentos 
 Suporta os formatos JSON, XML e JSONB 
 
Trabalha somente com o tipo de dados Hstore 
Respondido em 26/10/2019 20:24:17 
 
 
Explicação: 
Desde 2008, o banco de dados foi atualizado para receber recursos para o funcionamento no modelo 
NOSQL. O JSONB, uma versão binária de armazenamento JSON que suporta indexação e um grande 
número de operadores, com esse recurso o PostgreSQL passou a ser um banco de dados orientado a 
documentos também. 
 
O Hstore é um tipo de dado, semelhante ao integer, text e XML. 
 
 
 
 
 3a Questão 
 
 
Assinale a alternativa correta: o tipo de dado Hstore do PostgreSQL permite: 
 
 
São campos do tipo JSON 
 Armazenar conjuntos de pares chave-valor dentro de um único campo 
 
São campos do tipo JSONB 
 
Criar campo numéricos multivalorados 
 
Armazena dados estruturados, apenas 
Respondido em 26/10/2019 20:24:29 
 
 
Explicação: 
Ele permite armazenar conjuntos de pares chave-valor dentro de um único campo PostgreSQL 
 
 
 
 
 4a Questão 
 
 
O código abaixo apresenta uma tabela criada no PostgreSQL que: 
CREATE TABLE livros (nr serial primary key,titulo VARCHAR (255),atrib hstore) 
 
 
Um campo auto incremento, um campo texto e um do tipo JSON 
 
Um campo numérico, um campo texto e um multivalorado 
 
Um campo numérico, um campo texto e um do tipo documento 
 Um campo numérico, um campo texto e um do tipo hstore (chave-valor) 
 
Um campo serial, um campo texto e um do tipo atribr 
Respondido em 26/10/2019 20:24:37 
 
 
Explicação: 
O campo atrib é um campo do tipo de dados Hstore 
 
 
 
 
 5a Questão 
 
 
Assinale a afirmativa correta: 
 
 
O SQL Server funciona orientado a documentos, mas sem usar JSON 
 
O Oracle foi adaptado para uso como NOSQL, mas não com JSON 
 Os fabricantes de bancos de dados relacionais adaptaram seus SGBDs para uso no modelo NOSQL 
 
Os fabricantes de bancos de dados relacionais não adaptaram seus SGBDs para uso no modelo 
NOSQL 
 
O PostgreSQL é um banco de dados apenas relacional 
Respondido em 26/10/2019 20:24:44 
 
 
Explicação: 
Os grandes fabrincantes de SGBDs adaptaram seus sistemas para uso no modelo NOSQL e trabalham com 
o formato JSON 
 
 
 
 
 
 6a Questão 
 
 
Qual o nome do recurso do PostgreSQL usado para o armazenamento chave-valor? 
 
 
JSONB 
 
Cstore 
 
JSON 
 Hstore 
 
Contrib 
Respondido em 26/10/2019 20:24:47 
 
 
Explicação: 
O recurso Hstore fornece um armazenamento de chave-valor 
 
 
 
 1a Questão 
 
 
São características que justificam o uso de modelo baseado em grafos, exceto: 
 
 Destina-se a armazenar dados sem a necessidade de enquadramento em um modelo pré-definido 
 
Modelagem mais simples 
 
Melhora da performance 
 São muito eficazes quanto ao dimensionamento de aplicações que lidam com dados não 
transacionais de alta velocidade 
 
Necessidade de explorar os dados dos nós vizinhos a partir desses pontos iniciais 
Respondido em 26/10/2019 20:28:49 
 
 
Explicação: 
O modelo estruturado em pares chave-valor (key-value pair - KVP) é muito eficaz quanto ao 
dimensionamento de aplicações que lidam com dados não transacionais de alta velocidade 
 
 
 
 
 2a Questão 
 
 
São características do Neo4J, exceto: 
 
 
É baseado em grafos 
 
É escalonável 
 Suporta transações ACID 
 Requer uso de esquema 
 
Tem alta disponibilidade 
Respondido em 26/10/2019 20:25:32 
 
 
Explicação: 
O banco não requer o uso de um esquema, nem exige a digitação de dados, por isso é muito flexível 
 
 
 
 
 3a Questão 
 
 
Marque a opção que apresenta um banco de dados baseado em grafos: 
 
 
 
Datasax 
 
Microsoft Azure Cosmos 
 
Amazon Neptune 
 
Virtuoso 
 Todas as anteriores são verdadeiras 
Respondido em 26/10/2019 20:25:39 
 
 
Explicação: 
Outros exemplos de bancos de dados orientados a grafos são: Microsoft Azure Cosmos , Datasax , 
OrientDB , ArangoDB , Virtuoso e Amazon Neptune , entre outros. 
 
 
 
 
 
 4a Questão 
 
 
Sobre a definição de Grafo, podemos afirmar que, exceto: 
 
 São representados no formato JSON 
 
É uma estrutura composta por dois tipos de elementos os vértices e as arestas 
 
Podem conter qualquer número de atributos (pares de valor-chave) chamados propriedades 
 
Nós, são as entidades no grafo 
 
As arestas são conexões entre pontos, que representam relacionamentos entre vértices que são 
ligados pelas arestas 
Respondido em 26/10/2019 20:25:54 
 
 
Explicação: 
Grafo é uma estrutura composta por dois tipos de elementos os vértices e as arestas. Os vértices são 
também chamados de nós e em muitos casos, são utilizados para a representação de pessoas, lugares, 
coisas, categorias, etc. As arestas são conexões entre pontos, que representam relacionamentos entre 
vértices que são ligados pelas arestas. Nós, são as entidades no gráfico. Eles podem conter qualquer 
número de atributos (pares de valor-chave) chamados propriedades. Os nós, podem ser sinalizados com 
marcadores, representando suas diferentes funções no seu domínio. Os rótulos de nós também podem 
servir para anexar metadados (como informações de índice ou restrição) a determinados nós. 
 
 
 
 
 
 5a Questão 
 
 
 
Qual o nome da linguagem de consulta utilizada no Neo4J? 
 
 Cypher 
 
PL/pgSQL 
 
SQL 
 
PL/SQL 
 
CQL 
Respondido em 26/10/2019 20:26:04 
 
 
Explicação: 
Linguagem de consulta: o Neo4J suporta uma linguagem declarativa chamada Cypher, projetada 
especificamente para consultar gráficos e seus componentes 
 
 
 
 
 
 6a Questão 
 
 
Marque a opção que apresenta características do Neo4J: 
 
 
Permite uma modelagem simples 
 
Permite a integração com outros bancos de dados 
 
Suporta uma linguagem declarativa chamada Cypher 
 Todas as anteriores são verdadeirasPermite sincronização em lote ou batch 
Respondido em 26/10/2019 20:26:12 
 
 
Explicação: 
A seguir são apresentadas características importantes do Neo4J: 
¿ Integração com outros bancos de dados: O Neo4J suporta o gerenciamento de transações em duplo 
sentido ou com reversão, permitindo assim a interoperabilidade contínua com armazenamentos de dados 
mesmo sem o uso de grafos; 
¿ Serviços de sincronização: o Neo4J suporta comportamentos orientados a eventos por meio de um 
barramento de eventos, sincronização periódica usando a si mesmo ou um sistema gerenciador de banco 
de dados relacional como mestre, além de uma sincronização em lote ou batch; 
¿ Modelagem simples: o modelo baseado em grafos permite uma modelagem simples, no qual os dados 
são organizados como nós, relacionamentos e propriedades (dados armazenados nos nós ou 
relacionamentos); 
¿ Linguagem de consulta: o Neo4J suporta uma linguagem declarativa chamada Cypher, projetada 
especificamente para consultar gráficos e seus componentes. Os comandos Cypher são pouco semelhantes 
à linguagem SQL e são destinadas as consultas aos dados em grafos. O uso dessa linguagem e a geração 
do grafo permite uma melhor visualização ou interpretação da consulta por parte do usuário. 
 
 
 1a Questão 
 
 
São características que justificam o uso de modelo baseado em grafos, exceto: 
 
 São muito eficazes quanto ao dimensionamento de aplicações que lidam com dados não 
transacionais de alta velocidade 
 
Modelagem mais simples 
 
Destina-se a armazenar dados sem a necessidade de enquadramento em um modelo pré-definido 
 
Melhora da performance 
 
Necessidade de explorar os dados dos nós vizinhos a partir desses pontos iniciais 
Respondido em 26/10/2019 20:29:20 
 
 
Explicação: 
O modelo estruturado em pares chave-valor (key-value pair - KVP) é muito eficaz quanto ao 
dimensionamento de aplicações que lidam com dados não transacionais de alta velocidade 
 
 
 
 
 2a Questão 
 
 
São características do Neo4J, exceto: 
 
 
Suporta transações ACID 
 
É escalonável 
 
Tem alta disponibilidade 
 Requer uso de esquema 
 
É baseado em grafos 
Respondido em 26/10/2019 20:29:24 
 
 
Explicação: 
O banco não requer o uso de um esquema, nem exige a digitação de dados, por isso é muito flexível 
 
 
 
 
 3a Questão 
 
 
Marque a opção que apresenta um banco de dados baseado em grafos: 
 
 
 
Virtuoso 
 
Microsoft Azure Cosmos 
 
Datasax 
 Todas as anteriores são verdadeiras 
 
Amazon Neptune 
Respondido em 26/10/2019 20:29:28 
 
 
Explicação: 
Outros exemplos de bancos de dados orientados a grafos são: Microsoft Azure Cosmos , Datasax , 
OrientDB , ArangoDB , Virtuoso e Amazon Neptune , entre outros. 
 
 
 
 
 
 4a Questão 
 
 
Sobre a definição de Grafo, podemos afirmar que, exceto: 
 
 
Nós, são as entidades no grafo 
 São representados no formato JSON 
 
Podem conter qualquer número de atributos (pares de valor-chave) chamados propriedades 
 
As arestas são conexões entre pontos, que representam relacionamentos entre vértices que são 
ligados pelas arestas 
 
É uma estrutura composta por dois tipos de elementos os vértices e as arestas 
Respondido em 26/10/2019 20:29:38 
 
 
Explicação: 
Grafo é uma estrutura composta por dois tipos de elementos os vértices e as arestas. Os vértices são 
também chamados de nós e em muitos casos, são utilizados para a representação de pessoas, lugares, 
coisas, categorias, etc. As arestas são conexões entre pontos, que representam relacionamentos entre 
vértices que são ligados pelas arestas. Nós, são as entidades no gráfico. Eles podem conter qualquer 
número de atributos (pares de valor-chave) chamados propriedades. Os nós, podem ser sinalizados com 
marcadores, representando suas diferentes funções no seu domínio. Os rótulos de nós também podem 
servir para anexar metadados (como informações de índice ou restrição) a determinados nós. 
 
 
 
 
 
 5a Questão 
 
 
Qual o nome da linguagem de consulta utilizada no Neo4J? 
 
 
PL/pgSQL 
 
PL/SQL 
 Cypher 
 
CQL 
 
SQL 
Respondido em 26/10/2019 20:29:43 
 
 
Explicação: 
Linguagem de consulta: o Neo4J suporta uma linguagem declarativa chamada Cypher, projetada 
especificamente para consultar gráficos e seus componentes 
 
 
 
 
 
 6a Questão 
 
 
Marque a opção que apresenta características do Neo4J: 
 
 
Permite uma modelagem simples 
 
Suporta uma linguagem declarativa chamada Cypher 
 Todas as anteriores são verdadeiras 
 
Permite sincronização em lote ou batch 
 
Permite a integração com outros bancos de dados 
Respondido em 26/10/2019 20:29:52 
 
 
Explicação: 
A seguir são apresentadas características importantes do Neo4J: 
¿ Integração com outros bancos de dados: O Neo4J suporta o gerenciamento de transações em duplo 
sentido ou com reversão, permitindo assim a interoperabilidade contínua com armazenamentos de dados 
mesmo sem o uso de grafos; 
¿ Serviços de sincronização: o Neo4J suporta comportamentos orientados a eventos por meio de um 
barramento de eventos, sincronização periódica usando a si mesmo ou um sistema gerenciador de banco 
de dados relacional como mestre, além de uma sincronização em lote ou batch; 
¿ Modelagem simples: o modelo baseado em grafos permite uma modelagem simples, no qual os dados 
são organizados como nós, relacionamentos e propriedades (dados armazenados nos nós ou 
relacionamentos); 
¿ Linguagem de consulta: o Neo4J suporta uma linguagem declarativa chamada Cypher, projetada 
especificamente para consultar gráficos e seus componentes. Os comandos Cypher são pouco semelhantes 
à linguagem SQL e são destinadas as consultas aos dados em grafos. O uso dessa linguagem e a geração 
do grafo permite uma melhor visualização ou interpretação da consulta por parte do usuário. 
 
 
 1a Questão 
 
Sobre streaming de dados podemos afirmar, exceto: 
 
 
Pode ser usado para aplicações de geolocalização de smartphones 
 
Pode ser usado para analisar registros de cliques em sites 
 
Pode ser usado para aplicações na Internet das Coisas 
 Pode ser usado para aplicações de preenchimento de formulários pelos clientes 
 
Pode ser usado para o controle de Radio Frequency Identification (RFID) 
Respondido em 26/10/2019 20:30:20 
 
 
Explicação: 
Aplicações de preenchimento de formulários por clientes exigem a intervenção humana 
 
 
 
 
 2a Questão 
 
 
Marque a opção que apresenta uma possibilidade de uso de Big data com arquivos de log, exceto: 
 
 
Transações de comércio eletrônico 
 
Serviços geoespaciais 
 
Redes sociais 
 Todas as anteriores estão corretas 
 
Dados de aplicativos web 
Respondido em 26/10/2019 20:30:24 
 
 
Explicação: 
Arquivos de log - gerados por clientes usando seus aplicativos da Web, transações de comércio eletrônico 
onde uma instituição pode acompanhar as mudanças ocorridas no mercado e ajustar as configurações para 
seus clientes com base em restrições como a venda de um determinado produto quando um limite do 
estoque é atingido, informações de redes sociais, serviços geoespaciais. 
 
 
 
 
 
 3a Questão 
 
 
Marque a opção que apresenta uma possibilidade de uso de Big data em telemetria, exceto: 
 
 
Sensores de saúde 
 
RFID 
 
Controle de rede de energia elétrica 
 Todas as anteriores estão corretas 
 
Medidores de fluxo de água 
Respondido em 26/10/2019 20:30:28 
 
 
Explicação: 
Dispositivosde telemetria ¿ medidores de fluxo de água, sensores de saúde, rede de energia elétrica 
monitorando a taxa de transferência e gerando alertas quando certos limites são atingidos, temperatura, 
gás, Radio Frequency Identification (RFID) como etiquetas do tipo ¿sem parar¿ em pedágios, entre outros. 
A maioria dos dados usados na Internet das Coisas (IoT) é adequada para o fluxo de dados. 
 
 
 
 
 
 4a Questão 
 
 
São fatores que justificam o uso de Big data em nuvem: 
 
 
Velocidade 
 
Confiabilidade 
 
Maior custo-benefício 
 Todas as anteriores estão corretas 
 
Virtualização 
Respondido em 26/10/2019 20:30:32 
 
 
Explicação: 
Nas aplicações do tipo Big data, agora é possível virtualizar os dados para que possam ser armazenados de 
forma eficiente e, utilizando o armazenamento baseado em nuvem, obtendo-se assim um maior custo-
benefício. Podemos ainda considerar as melhorias na velocidade e confiabilidade da rede no sentido de 
eliminar outras limitações físicas, permitindo o gerenciamento de grandes quantidades de dados em um 
ritmo muito mais profissional. 
 
 
 
 
 
 5a Questão 
 
 
Sobre o uso de Big Data na nuvem podemos afirmar que: 
 
 Todas as anteriores estão corretas 
 
No cenário IaaS pode-se selecionar o sistema operacional, obtendo-se também flexibilidade no 
dimensionamento dinâmico do ambiente para atender as necessidades. 
 
O cenário PaaS pode ser usado para projetar, implementar e implantar aplicativos e serviços em 
um ambiente de nuvem pública ou privada. 
 
 cenário SaaS fornece uma plataforma para a análise e dados, como por exemplo, das mídias 
sociais. 
 
No cenário IaaS utiliza-se a infraestrutura do provedor de nuvem para seus serviços de Big data. 
Respondido em 26/10/2019 20:30:39 
 
 
Explicação: 
• IaaS: nesse cenário, a utiliza-se a infraestrutura do provedor de nuvem para seus serviços de Big 
data. IaaS pode máquinas virtuais com armazenamento quase ilimitado e capacidade de 
processamento. Pode-se ainda selecionar o sistema operacional, obtendo-se também flexibilidade 
no dimensionamento dinâmico do ambiente para atender as necessidades; 
• PaaS: PaaS é uma infraestrutura inteira que pode ser usada para projetar, implementar e implantar 
aplicativos e serviços em um ambiente de nuvem pública ou privada. Ela permite que uma 
organização possa trabalhar sem ter que lidar com as complexidades de gerenciamento hardware 
e software. Os fornecedores de PaaS usam tecnologias de Big data como Hadoop e MapReduce. Por 
exemplo, você pode querer construir um aplicativo especializado para analisar quantidades de dados 
médicos; 
• SaaS: SaaS fornece uma plataforma para a análise e dados, como por exemplo, das mídias sociais. 
Muitas empresas perceberam que uma das fontes de dados mais importantes é o que o cliente diz 
sobre a empresa, seus produtos e seus serviços. Obter acesso à voz dos dados do cliente pode 
fornecer insights importantes sobre comportamentos e ações. Além disso, você pode utilizar os 
dados do CRM corporativo em seu ambiente de nuvem privada para inclusão na análise. 
• 
 
 
 
 6a Questão 
 
 
Marque a opção que apresenta uma possibilidade de uso de Big data em aplicações de tempo real, exceto: 
 
 
Cliques em websites 
 
Comportamento anormal no fluxo de dados, como uma sequência suspeita de cliques em um site 
 
Geolocalização de dispositivos (smartphones) 
 Todas as anteriores estão corretas 
 
Monitoramento de servidores 
Respondido em 26/10/2019 20:30:44 
 
 
Explicação: 
Análise de dados em tempo real: 
fornecimento de atividade como o monitoramento de servidores, geolocalização de dispositivos 
(smartphones); 
cliques em websites como uma fonte de notícias pode analisar os registros dos cliques e modificar o 
conteúdo considerando dados demográficas e geográficos para veicular artigos relevantes para o público-
alvo; 
Um site de comércio eletrônico que transmite registros de sequência de cliques para encontrar um 
comportamento anormal no fluxo de dados e gera um alerta de segurança se o fluxo de cliques mostrar um 
comportamento anormal. 
 
 
 1a Questão 
 
 
Sobre streaming de dados podemos afirmar, exceto: 
 
 
Pode ser usado para analisar registros de cliques em sites 
 
Pode ser usado para aplicações na Internet das Coisas 
 
Pode ser usado para aplicações de geolocalização de smartphones 
 Pode ser usado para aplicações de preenchimento de formulários pelos clientes 
 
Pode ser usado para o controle de Radio Frequency Identification (RFID) 
Respondido em 26/10/2019 20:31:03 
 
 
Explicação: 
Aplicações de preenchimento de formulários por clientes exigem a intervenção humana 
 
 
 
 
 2a Questão 
 
 
Marque a opção que apresenta uma possibilidade de uso de Big data com arquivos de log, exceto: 
 
 
Transações de comércio eletrônico 
 Todas as anteriores estão corretas 
 
Redes sociais 
 
Dados de aplicativos web 
 
Serviços geoespaciais 
Respondido em 26/10/2019 20:31:10 
 
 
Explicação: 
Arquivos de log - gerados por clientes usando seus aplicativos da Web, transações de comércio eletrônico 
onde uma instituição pode acompanhar as mudanças ocorridas no mercado e ajustar as configurações para 
seus clientes com base em restrições como a venda de um determinado produto quando um limite do 
estoque é atingido, informações de redes sociais, serviços geoespaciais. 
 
 
 
 
 
 3a Questão 
 
 
Marque a opção que apresenta uma possibilidade de uso de Big data em telemetria, exceto: 
 
 
RFID 
 
Controle de rede de energia elétrica 
 
Medidores de fluxo de água 
 
Sensores de saúde 
 Todas as anteriores estão corretas 
Respondido em 26/10/2019 20:31:15 
 
 
Explicação: 
Dispositivos de telemetria ¿ medidores de fluxo de água, sensores de saúde, rede de energia elétrica 
monitorando a taxa de transferência e gerando alertas quando certos limites são atingidos, temperatura, 
gás, Radio Frequency Identification (RFID) como etiquetas do tipo ¿sem parar¿ em pedágios, entre outros. 
A maioria dos dados usados na Internet das Coisas (IoT) é adequada para o fluxo de dados. 
 
 
 
 
 
 4a Questão 
 
 
São fatores que justificam o uso de Big data em nuvem: 
 
 Todas as anteriores estão corretas 
 
Velocidade 
 
Maior custo-benefício 
 
Confiabilidade 
 
Virtualização 
Respondido em 26/10/2019 20:31:19 
 
 
Explicação: 
Nas aplicações do tipo Big data, agora é possível virtualizar os dados para que possam ser armazenados de 
forma eficiente e, utilizando o armazenamento baseado em nuvem, obtendo-se assim um maior custo-
benefício. Podemos ainda considerar as melhorias na velocidade e confiabilidade da rede no sentido de 
eliminar outras limitações físicas, permitindo o gerenciamento de grandes quantidades de dados em um 
ritmo muito mais profissional. 
 
 
 
 
 
 5a Questão 
 
 
Sobre o uso de Big Data na nuvem podemos afirmar que: 
 
 
O cenário PaaS pode ser usado para projetar, implementar e implantar aplicativos e serviços em 
um ambiente de nuvem pública ou privada. 
 Todas as anteriores estão corretas 
 
No cenário IaaS pode-se selecionar o sistema operacional, obtendo-se também flexibilidade no 
dimensionamento dinâmico do ambiente para atender as necessidades. 
 
No cenário IaaS utiliza-se a infraestrutura do provedor de nuvem para seus serviços de Big data. 
 
 cenário SaaS fornece uma plataforma para a análise e dados, como por exemplo, das mídias 
sociais. 
Respondido em 26/10/2019 20:31:23Explicação: 
• IaaS: nesse cenário, a utiliza-se a infraestrutura do provedor de nuvem para seus serviços de Big 
data. IaaS pode máquinas virtuais com armazenamento quase ilimitado e capacidade de 
processamento. Pode-se ainda selecionar o sistema operacional, obtendo-se também flexibilidade 
no dimensionamento dinâmico do ambiente para atender as necessidades; 
• PaaS: PaaS é uma infraestrutura inteira que pode ser usada para projetar, implementar e implantar 
aplicativos e serviços em um ambiente de nuvem pública ou privada. Ela permite que uma 
organização possa trabalhar sem ter que lidar com as complexidades de gerenciamento hardware 
e software. Os fornecedores de PaaS usam tecnologias de Big data como Hadoop e MapReduce. Por 
exemplo, você pode querer construir um aplicativo especializado para analisar quantidades de dados 
médicos; 
• SaaS: SaaS fornece uma plataforma para a análise e dados, como por exemplo, das mídias sociais. 
Muitas empresas perceberam que uma das fontes de dados mais importantes é o que o cliente diz 
sobre a empresa, seus produtos e seus serviços. Obter acesso à voz dos dados do cliente pode 
fornecer insights importantes sobre comportamentos e ações. Além disso, você pode utilizar os 
dados do CRM corporativo em seu ambiente de nuvem privada para inclusão na análise. 
• 
 
 
 
 6a Questão 
 
 
Marque a opção que apresenta uma possibilidade de uso de Big data em aplicações de tempo real, exceto: 
 
 
Monitoramento de servidores 
 
Comportamento anormal no fluxo de dados, como uma sequência suspeita de cliques em um site 
 Todas as anteriores estão corretas 
 
Geolocalização de dispositivos (smartphones) 
 
Cliques em websites 
Respondido em 26/10/2019 20:31:27 
 
 
Explicação: 
Análise de dados em tempo real: 
fornecimento de atividade como o monitoramento de servidores, geolocalização de dispositivos 
(smartphones); 
cliques em websites como uma fonte de notícias pode analisar os registros dos cliques e modificar o 
conteúdo considerando dados demográficas e geográficos para veicular artigos relevantes para o público-
alvo; 
Um site de comércio eletrônico que transmite registros de sequência de cliques para encontrar um 
comportamento anormal no fluxo de dados e gera um alerta de segurança se o fluxo de cliques mostrar um 
comportamento anormal.