Grátis: O Hadoop Distributed File System (HDFS) é um software em Java desenvolvido para ser usado em dispositivos que são interconectados para disponibiliz... – Questões Respondidas

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O Hadoop Distributed File System (HDFS) é um software em Java desenvolvido para ser usado em dispositivos que são interconectados para disponibilizar um poder de processamento maior.
Dentre as características apresentadas sobre o Hadoop assinale a que não corresponde a está tecnolgia:
a. O Hadoop foi dirigido para aplicações que possuam grande volume de dados.
b. O Hadoop foi Idealizado para ser implementado em hardware de baixo custo.
c. O Hadoop foi idealizado como uma nova categoria de banco de dados.
d. O Hadoop é um sistema de arquivos distribuídos.
e. O Hadoop tem caractéristica de alta tolerância a falhas.

há 2 anos

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Big Data e Ciência dos Dados_ Revisão da tentativa

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há 2 anos

Vamos analisar cada uma das alternativas para identificar qual delas não corresponde às características do Hadoop: a) O Hadoop foi dirigido para aplicações que possuam grande volume de dados. - Correto, o Hadoop é projetado para lidar com grandes volumes de dados. b) O Hadoop foi idealizado para ser implementado em hardware de baixo custo. - Correto, uma das vantagens do Hadoop é que ele pode ser executado em hardware comum e de baixo custo. c) O Hadoop foi idealizado como uma nova categoria de banco de dados. - Esta afirmação não é correta. O Hadoop não é um banco de dados, mas sim um sistema de processamento e armazenamento de dados distribuídos. d) O Hadoop é um sistema de arquivos distribuídos. - Correto, o HDFS é um sistema de arquivos distribuídos. e) O Hadoop tem característica de alta tolerância a falhas. - Correto, uma das características do Hadoop é a sua alta tolerância a falhas. Portanto, a alternativa que não corresponde à tecnologia Hadoop é: c) O Hadoop foi idealizado como uma nova categoria de banco de dados.

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Segundo Schreiber et al. (2000) determina algumas tarefas intensivas em conhecimento. Dentre elas, temos esta tarefa que trata o conhecimento como um mapeamento entre dois conjuntos de objetos.
Assinale alternativa que corresponde a tarefa descrita acima.
a. Avaliação.
b. Diagnóstico.
c. Monitoramento.
d. Associação.
e. Predição.

Segundo Schonberguer (2012), o Big Data representa trabalhos em ampla escala de dados para extrair novas ideias e criar novos modos de valor, a fim de alterar os mercados e as organizações.
A questão do big Data, tomou uma grande proporção no decorrer dos anos devido a qual característica. Assinale alternativa correta:
a. Empresas.
b. Volume de dados.
c. Utilização das pessoas.
d. Redes sócias.
e. Valor.

Segundo Ware (2013), o processo de visualização é formado por quatro etapas: coleta e armazenamento de dados; pré-processamento para manipular os dados deixando apenas as informações que são pertinentes.
Desta forma, é apresentando abaixo algumas alternativas, qual delas não condiz com a definição do processo de visualização:
a. Filtragem.
b. Transformação.
c. Percepção da informação.
d. Coleta de dados.
e. Pré -processamento.

Uma diferença que merece ser destacada referente ao processamento de dados de modelos tradicionais (SQL) entre os modelos do big Data, é a escalabilidade vertical e horizontal utilizada nos sistemas SQL para obter uma melhor capacidade de processamento, um investimento em hardware e tecnologias mais avançadas devem ser aplicadas (COELHO, 2004).
Considerando o texto acima, observe as proposições a seguir:
I. A escalabilidade horizontal utilizada nos modelos do big Data a computação paralela, de modo que, as máquinas de nível intermediário, commodities.
II. As máquinas de nível intermediário, commodities, trabalham em conjuntos para processar volumes de dados que antes não possuíam essa capacidade, permitindo assim uma redução de custo e tempo.
a. As asserções I e II são proposições falsas.
b. As asserções I e II são proposições verdadeiras.
c. A asserção I é uma proposição falsa, e a II é uma proposição verdadeira.
d. As asserções I e II são proposições falsas.
e. A asserção I é uma proposição verdadeira, e a II é uma proposição falsa.

Este conceito trata do método de fundamentar as decisões na análise de dados e não somente na percepção. Decorrente disso, temos que esse contribui para que os gerentes e administradores em suas atividades cognitivas, possam tomar decisões com qualidade e precisas.
Assinale alternativa que corresponde a este conceito:
a. Tomada de decisão.
b. Bunissess Intelligence.
c. Big Data.
d. Tarefas Intensivas em Conhecimento.
e. Ciência de Dados.

Este conceito trata da apresentação de informações em formato imagético ou gráfico. Por meio deste, é possível os organizadores poderem realizar as tomadas de decisões observando os resultados das análises visualmente, assim, com a visualização é possível obter ainda um maior entendimento dos conceitos difíceis através da identificação de novos padrões.
Assinale a alternativa que corresponde ao conceito acima.
a. Coleta de dados.
b. Representação gráfica.
c. Computação gráfica.
d. Analise de dados.
e. Visualização dos dados.

As soluções são elaboradas a partir de dados do tipo transacional, correspondente a dados que são fornecidos durante o movimento de um caso de transação, como por exemplo, os dados gerados durante uma venda e transferências de dinheiro entre contas bancárias (MATOS, 2020).
Assinale alternativa que corresponde ao conceito descrito acima:
a. Ciência de Dados.
b. Anlytics.
c. Big Data.
d. Predição.
e. Bunissess Intelligence.

O trabalho é constituído referente ao que está acontecendo no momento, levando em consideração o médio e curto prazo, permitindo uma tomada de decisão mais precisas (CRUZ, 2018).
Assinale alternativa que corresponde a descrição deste conceito:
a. Analise dos dados (Data Analytics).
b. Mineração de Dados (Data Mining).
c. Ciências dos dados.
d. Ciências da informação.
e. Business Intelligence.

Esta definição corresponde a estruturas que conseguem agregar-se em todas as possibilidades nas dimensões de uma tabela em um banco de dados, permitindo uma abordagem de modo rápido aos dados (LINS, KLOSOVSKI, 2013).
Com isso, assinale alternativa que corresponde a este conceito:
a. Immens.
b. Data Cube e Nanocube.
c. Stream computing.
d. Data mining.
e. Haddop.