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O processamento de dados em tempo real (streaming) é um requisito essencial em muitas aplicações que utilizam Big Data. Em 2012, o Apache Spark inc...

O processamento de dados em tempo real (streaming) é um requisito essencial em muitas aplicações que utilizam Big Data. Em 2012, o Apache Spark incorporou a biblioteca Spark Streaming e sua___________, uma das primeiras APIs a ativar processamento de streaming usando operadores funcionais de alto nível, como mapear (map) e reduzir (reduce). Na versão atual, Apache Spark Streaming fornece uma API com suporte para as linguagens de programação _________, Java e Python. Atualmente muitas empresas usam Apache Spark Streaming na produção de aplicativos usando dados adquiridos em tempo real, geralmente processando terabytes de dados por hora. Muito parecido com a biblioteca de conjuntos de dados resilientes - __________________, no entanto, a API DStreams é baseada em operações de nível relativamente baixo em objetos _______ ou __________. Assinale a alternativa que completa adequadamente as lacunas.


• DataFrames; Scala; Resilient Distributed Dataset (RDD); R; Python.
• API DataSet; Java; Resilient Distributed Dataset (RDD); Java; Python.
• API DStreams; Scala; Resilient Distributed Dataset (RDD); Java; Python.
CORRETO • API DataFrames; Java; DataSet; R; Scala.
• DStreams; R; Resilient Distributed Dataset (RDD); R; Python.

Essa pergunta também está no material:

Linguagens de programação para ciência de dados
3 pág.

Ciência de Dados Universidade Estácio de SáUniversidade Estácio de Sá

Respostas

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A alternativa correta que completa adequadamente as lacunas é: • API DStreams; Scala; Resilient Distributed Dataset (RDD); Java; Python.

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