Ativ 2 Framework JU

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23/06/2020 Revisar envio do teste: ATIVIDADE 2 (A2) – GRA0749 ...
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Revisar envio do teste: ATIVIDADE 2 (A2)
GRA0749 FRAMEWORKS PARA BIG DATA BIGD - 202010.ead-4713.01 Unidade 2
Revisar envio do teste: ATIVIDADE 2 (A2) 
Usuário JULIANA DA SILVA DE MIRANDA
Curso GRA0749 FRAMEWORKS PARA BIG DATA BIGD - 202010.ead-4713.01
Teste ATIVIDADE 2 (A2)
Iniciado 20/06/20 20:55
Enviado 21/06/20 22:09
Status Completada
Resultado da tentativa 8 em 10 pontos 
Tempo decorrido 25 horas, 13 minutos
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Pergunta 1
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resposta:
O Hadoop Streaming possui algumas características ao ser executado, como, por exemplo, funções
chamadas mapeador (map()) e o redutor (reduce()), que precisam ser executáveis e devem poder ler as
entradas chamadas stdin , linha por linha, e emitir a saída chamada stdout . 
A partir do apresentado, analise as asserções a seguir e a relação proposta entre elas. 
 
O Hadoop Streaming armazena os dados gerando um conjunto de pares chave-valor.
 Pois:
Uma chave representa unicamente cada valor associado.
 
A seguir, assinale a alternativa correta.
As asserções I e II são proposições verdadeiras, e a II é uma justificativa correta da
asserção I.
As asserções I e II são proposições verdadeiras, e a II é uma justificativa correta da
asserção I.
Resposta correta. A alternativa está correta, pois a asserção I é uma proposição verdadeira,
visto que esse modelo armazena os dados gerando um conjunto de pares chave-valor, onde
cada chave funciona como identificador exclusivo. A asserção II também é verdadeira e
justifica a I, pois uma chave representa unicamente cada valor associado, algo semelhante
ao conceito de chave primária em bancos de dados no modelo Relacional.
Pergunta 2
O Hadoop pertence ao Apache e possibilita realizar o processamento de grandes volumes de dados se
utilizando de uma característica importante, a programação simples. No processamento e análise dos
dados, temos ferramentas como o MapReduce, que pode ser aplicado em diversas linguagens, como o
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JULIANA DA SILVA DE MIRANDA
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Python.
 Considerando o trecho apresentado e conceitos relacionados à linguagem Python, analise as afirmativas
a seguir:
 
Python é uma linguagem de programação orientada a objetos, open-source, e, atualmente,
bastante popular.
A linguagem foi lançada em 1994, no entanto, ela se tornou popular somente a partir de 2016.
É uma linguagem closed source, ou seja, código fechado, não podendo ser alterada.
É muito utilizada na linguagem de programação web para a análise de ciência de dados.
 
Está correto o que se afirma em:
 
I e IV, apenas.
I e IV, apenas.
Resposta correta. A afirmativa I está correta, pois Python é uma linguagem de programação
orientada a objetos e bastante dinâmica. Por ser open-source, a linguagem começou a se
tornar bastante popular como linguagem de programação para web. A afirmativa IV está
correta, pois a linguagem começou a se tornar bastante popular tanto como linguagem de
programação para web como para análise de dados, estatística e ciências de dados.
Pergunta 3
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resposta:
O Hadoop, ao contrário do que as pessoas acham, não é um tipo de banco de dados. Ele é formado por
diversos softwares com um sistema de arquivos conhecido como Hadoop Distributed Files System. Como
características podemos destacar que é tolerante a falhas e possui escalabilidade. Dentre as ferramentas
existentes, podemos destacar a Hadoop Streaming.
Considerando o trecho apresentado e as características da ferramenta Hadoop Streaming, analise as
afirmativas a seguir:
 
O Hadoop Streaming é um utilitário que dá aos usuários a possibilidade de escrever tarefas
MapReduce.
Conforme a tarefa do Reduce é executada, ela converte suas entradas em linhas e alimenta a
entrada do processo em stdout.
No MapReduce o texto nas linhas até a primeira guia é considerado a chave e o restante da linha o
valor.
Depois de executado, as linhas do stdin são obtidas pelo mapeador e convertidas em um outro tipo
de linhas maiores.
 
Está correto o que se afirma em:
I e III, apenas.
I e III, apenas.
Resposta correta. A alternativa está correta, pois a afirmativa I é verdadeira, sendo que o
Hadoop Streaming é apenas um utilitário fornecido pela distribuição Hadoop MapReduce que
dá aos usuários a possibilidade de escrever tarefas MapReduce em outras linguagens de
programação além do Java, como Python, 
por exemplo. A afirmativa III está correta, pois no MapReduce, por padrão, o texto nas linhas
até a primeira guia será considerado a chave e o restante da linha como valor. Caso não
exista caractere de tabulação presente na linha, a linha inteira será usada como a chave e o
valor será nulo.
Pergunta 4
Hadoop Streaming 
é uma das ferramentas do Hadoop. Por mais que tenha esse nome, o streaming 
não tem características de fluxos de dados contínuos. Ele é um utilitário que permite o desenvolvimento de
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executáveis do MapReduce em linguagens diferentes de Java.
A partir do apresentado, analise as asserções a seguir e a relação proposta entre elas. 
 
Quando falamos sobre o uso de outras linguagens de programação, não queremos dizer que o
código escrito nessas linguagens precise ser convertido.
Pois:
Os códigos podem ser executados direto no ecossistema Hadoop usando o Hadoop Streaming.
 
A seguir, assinale a alternativa correta.
 
As asserções I e II são proposições verdadeiras, e a II é uma justificativa correta
da I.
As asserções I e II são proposições verdadeiras, e a II é uma justificativa correta
da I.
Resposta correta. A alternativa está correta, uma vez que a asserção I é uma proposição
verdadeira, pois quando falamos sobre o uso de outras linguagens de programação, não
necessariamente o código escrito precisa ser convertido para Java. Por exemplo, se o código
estiver em Python, não é necessário converter para Java usando ferramentas como Jython
ou outro programa. A asserção II também é verdadeira e justifica a I, pois o código pode ser
executado direto no ecossistema Hadoop usando o Hadoop Streaming. Por mais que o
Hadoop MapReduce tenha sido idealizado para ser configurado e executado em Java, nada
impede que outras linguagens possam ser utilizadas.
Pergunta 5
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resposta:
O Hadoop Streaming é uma API genérica e permite escrever mapeadores e redutores. Em qualquer
trabalho do MapReduce, temos entrada e saída como pares de chave/valor. O mesmo conceito é
verdadeiro para a API Streaming, onde entrada e saída são sempre representadas como texto.
Considerando o exposto, para executar o job no Hadoop Cluster , podemos usar a API de Streaming, 
que possui as funções:
 
Stdin e Stdout.
Stdin e Stdout.
Resposta correta. A alternativa está correta,pois para executar o job no Hadoop Cluster,
podemos usar a API de Streaming para que os dados possam ser transmitidos entre o
Mapper e o Reducer usando stdin e stdout. Depois que o trabalho for concluído, caso não
apresente lançamento de exceções ou erros, será visto um log do console com a última linha
mencionando o caminho em que a saída do job está armazenada.
Pergunta 6
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resposta:
O Hadoop Streaming possui duas fases, o mapeador e o redutor. Uma tarefa importante realizada é o
teste do código para confirmação de funcionamento do mesmo. Esta é uma tarefa que não é muito
complicada, mas exige que seja feita conforme a determinação de algumas etapas.
Sobre o MapReduce, podemos afirmar corretamente que as etapas são:
 
Código do Mapeador e Código do Redutor.
Código do Mapeador e Código do Redutor.
Resposta correta. A alternativa está correta, pois uma etapa importante, antes de enviar o
código Python como tarefa MapReduce para um cluster Hadoop, é o teste do código para
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confirmar se ele funciona como deveria. Podemos realizar os dois testes seguindo as
seguintes etapas: Código do mapeador e Código do redutor.
Pergunta 7
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O Hadoop, da Apache Foundation, é um Framework destinado ao processamento e armazenamento de
grandes dados, que possui um modelo de processamento conhecido como MapReduce. Por ter a
característica de manipular grandes volumes de dados, é muito utilizado no Big Data. 
A partir do apresentado, analise as asserções a seguir e a relação proposta entre elas.
 
No MapReduce, dados são transmitidos utilizando o stdin e stdout.
 Pois:
Caso não haja erros no trabalho, será apresentado um log do console.
 
A seguir, assinale a alternativa correta.
 
As asserções I e II são proposições verdadeiras, mas a II não é uma justificativa
correta da I.
As asserções I e II são proposições verdadeiras, e a II é uma justificativa correta da
I.
Sua resposta está incorreta. A alternativa está incorreta, pois as duas proposições
apresentadas são verdadeiras e a asserção II justifica a I, pois no MapReduce dados são
transmitidos utilizando comandos de entrada e saída, sendo o stdin e o stdout, e ao final da
realização da atividade, caso não haja problemas, será apresentado um log do console.
Pergunta 8
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A respeito do Hadoop Streaming , da Apache Foundation, independente da linguagem a ser utilizada,
alguns pré-requisitos precisam ser respeitados como forma de organizar o ambiente antes da execução
dos scripts iniciais. Esses pré-requisitos, aplicados de forma correta, facilitam a utilização da ferramenta. 
A partir do apresentado, analise as asserções a seguir e a relação proposta entre elas. 
 
A tarefa redutora converte pares de linhas alimentando a entrada do processo reduce.
Pois:
O redutor coleta as saídas orientadas linha a linha a partir da saída padrão do processo stdout.
 
A seguir, assinale a alternativa correta.
 
As asserções I e II são proposições verdadeiras, e a II é uma justificativa correta
da I.
A asserção I é uma proposição falsa e a II é uma proposição verdadeira.
Sua resposta está incorreta. A alternativa está incorreta, pois a asserção I é uma proposição
incorreta, pois à medida que a tarefa redutora é executada, ela converte seus pares de
chave-valores de entrada em linhas e alimenta as linhas para a entrada do processo Reduce.
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Terça-feira, 23 de Junho de 2020 19h26min56s BRT
Pergunta 9
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resposta:
 Uma tarefa MapReduce, no Hadoop, divide o conjunto de dados de entrada em partes independentes que
são processadas pelas tarefas de mapa de uma maneira completamente paralela. A estrutura classifica as
sápidas dos mapas, que são inseridas nas tarefas de redução. 
A partir do apresentado, analise as asserções a seguir e a relação proposta entre elas. 
 
A entrada e saída do trabalho são armazenados em um sistema de arquivos.
Pois:
A estrutura MapReduce e o Hadoop Distributed File System estão em execução no mesmo
conjunto de nós.
 
A seguir, assinale a alternativa correta.
 
As asserções I e II são proposições verdadeiras, e a II é uma justificativa correta
da I.
As asserções I e II são proposições verdadeiras, e a II é uma justificativa correta
da I.
Resposta correta. A alternativa está correta, pois a asserção I é uma proposição verdadeira,
visto que normalmente a entrada e a saída do trabalho são armazenadas em um sistema de
arquivos. A estrutura cuida de agendar tarefas, monitorando-as e executando novamente as
tarefas com falha. A asserção II também é verdadeira e justifica/complementa a I, pois
normalmente os nós de computação e os de armazenamento são os mesmos, ou seja, a
estrutura MapReduce e o Hadoop Distributed File System estão em execução no mesmo
conjunto de nós. Isso permite que a estrutura agende tarefas nos nós em que os dados já
estão presentes.
Pergunta 10
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resposta:
O Hadoop Streaming faz parte dos componentes da ferramenta Hadoop, do projeto Apache Hadoop. É um
utilitário que permite ao MapReduce, e às suas funções map() e reduce(), realizar a codificação em
qualquer linguagem de programação, como por exemplo, a C, C++, Python e outros.
Sobre o Hadoop Streaming, assinale a alternativa que representa a sua principal função.
 
Desenvolver executáveis.
Desenvolver executáveis.
Resposta correta. A alternativa está correta, pois o Hadoop é uma das ferramentas do
framework 
da Apache, denominada Hadoop Streaming. De maneira simples, o Hadoop Streaming é um
utilitário que acompanha o Hadoop e permite que você desenvolva executáveis do
MapReduce em linguagens diferentes de Java.
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