Vamos analisar cada uma das alternativas em relação ao uso do Apache Spark e suas características: A) Implementar o Spark ao lado do Hadoop, aproveitando as capacidades de processamento distribuído do Spark e o sistema de arquivos distribuídos do Hadoop. - Esta opção é válida, pois o Spark pode ser integrado ao Hadoop, utilizando o HDFS (Hadoop Distributed File System) para armazenamento e aproveitando o processamento distribuído. B) Usar o Spark para processar dados em tempo real, enquanto o Hadoop deve ser usado para processar dados históricos. - Embora o Spark seja excelente para processamento em tempo real, o Hadoop também pode ser usado para dados históricos. Essa opção não é a mais precisa. C) Escrever todas as funções Map e Reduce exclusivamente em Python, pois é a linguagem mais eficiente para o Spark. - O Spark suporta várias linguagens (Scala, Java, Python, R), e não é correto afirmar que Python é a única ou a mais eficiente. D) Usar o Spark para realizar na função Map, e o Hadoop para realizar a função Reduce. - Essa opção não é ideal, pois o Spark é capaz de realizar tanto a função Map quanto a função Reduce de forma eficiente, sem a necessidade de depender do Hadoop para a função Reduce. E) Usar o Spark para implementar todas as funcionalidades de sua solução de big data, substituindo completamente outras soluções de processamento de dados. - Embora o Spark seja poderoso, a afirmação de que deve substituir completamente outras soluções não é necessariamente verdadeira, pois muitas vezes é benéfico usar uma combinação de ferramentas. Após essa análise, a alternativa mais correta e que reflete uma prática comum no uso do Spark é a) implementar o Spark ao lado do Hadoop, aproveitando as capacidades de processamento distribuído do Spark e o sistema de arquivos distribuídos do Hadoop.