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Ser capaz de gerenciar uma infraestrutura complexa é uma habilidade fundamental para o profissional de Tecnologia da Informação. Sendo assim, analise as alternativas e selecione a opção que apresenta o componente responsável por desempenhar o papel de mestre na arquitetura do Hadoop.
a) NameNode
b) Replicador
c) DataNode
d) HServerMap
e) Bloco de dados

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ano passado

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6 pág.

Prova de Topicos de Big Data em Python

Respostas

ano passado

Para responder à sua pergunta sobre o Hadoop, é importante entender os papéis dos componentes na arquitetura desse sistema. - NameNode: É o componente que atua como o mestre na arquitetura do Hadoop. Ele gerencia a estrutura do sistema de arquivos, controla o acesso aos dados e mantém informações sobre onde os dados estão armazenados. - Replicador: Não é um componente específico, mas refere-se ao processo de replicação de dados que o Hadoop realiza para garantir a disponibilidade e a tolerância a falhas. - DataNode: É o componente que armazena os dados reais. Ele é gerenciado pelo NameNode, mas não desempenha o papel de mestre. - HServerMap: Não é um componente padrão na arquitetura do Hadoop. - Bloco de dados: Refere-se à unidade de armazenamento de dados no Hadoop, mas não é um componente que gerencia a arquitetura. Dessa forma, a opção correta que apresenta o componente responsável por desempenhar o papel de mestre na arquitetura do Hadoop é: a) NameNode.

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Prova de Topicos de Big Data em Python

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O seguinte constructo da linguagem Python representa o condicional simples:
a) for
b) if
c) with
d) while
e) else

Os dados secundários são assim definidos devido:
a) A sua baixa qualidade.
b) O fato de requererem muito mais pré-processamento.
c) O fato de ocuparem menos espaço de memória.
d) O fato de terem sido obtidos a partir de terceiros.
e) O fato de virem de uma fonte alternativa não convencional.

Luís foi contratado recentemente para trabalhar em uma empresa de consultoria de análise de dados. O projeto no qual foi alocado já havia começado, e os colegas de Luís lhe disseram que estavam preparando o conjunto de dados para poder passar os mesmos por um modelo de árvore de decisão. Já que especificamente os colegas de Luís estão removendo dados faltantes, em qual etapa do processo de KDD, Luís se encontra:
a) Pré-Processamento
b) Descoberta de Padrões
c) Transformação de Dados
d) Coleta de Dados
e) Avaliação

As redes neurais são implementadas em Python através de uma biblioteca de processamento de cálculos em paralelo baseada em grafos. Qual o nome desta biblioteca?
a) Scipy
b) Plotly
c) Tensorflow
d) Numpy
e) Pandas

Observe o trecho de código abaixo: query = "SELECT * FROM tabela_teste WHERE valor = " + str(str_valor) registros = spark.sql(query) Selecione a opção correta a respeito dele:
a) É um exemplo de aplicação de GraphX.
b) Trata-se de um exemplo de utilização do Spark SQL.
c) A implementação do trecho de código está errada.
d) A execução do trecho de código vai funcionar corretamente.
e) É possível afirmar que a tabela_teste existe.

Em relação à fase de mapeamento do Hadoop, selecione a opção correta que apresenta o responsável pela geração de fragmento para os componentes da fase de redução.
a) Combinador
b) Redutor
c) Mapeador
d) Particionador
e) Leitor de registros

Selecione a opção correta sobre o uso de Big Data.
a) O volume e diversidade dos dados podem dar uma visão realística do que está sendo observado.
b) É impossível não utilizar aplicações de Big Data para gerenciar projetos de internet das coisas.
c) Projetos de Big Data são uma forma de organizar tabelas normalizadas com grande volume de dados.
d) Grandes volumes de dados são úteis para testar a capacidade dos servidores de gerenciamento de dados.
e) Com projetos de Big Data é sempre possível detectar fraudes em operações financeiras.

A respeito dos arquivos de configuração do Hadoop, selecione a opção correta com as tags que fornecem acesso aos parâmetros de configuração.
A
B
C

Quais os métodos de aprendizado de máquina que existem? A Aprendizado Supersticioso, Não-Supervisionado, Por Reforço, e Semisupervisionado B Aprendizado Supervisionado, Escondido, Por Reforço, e Semisupervisionado C Aprendizado Supervisionado, Não-Supervisionado, Por Reforço, e Aleatório D Aprendizado Supervisionado, Não-Supervisionado, Por Reforço, e Semisupervisionado E Aprendizado Supervisionado, Não-Supervisionado, Por Força Bruta, e Semisupervisionado

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O seguinte constructo da linguagem Python representa o condicional simples:a) forb) ifc) withd) whilee) else

Os dados secundários são assim definidos devido:a) A sua baixa qualidade.b) O fato de requererem muito mais pré-processamento.c) O fato de ocuparem menos espaço de memória.d) O fato de terem sido obtidos a partir de terceiros.e) O fato de virem de uma fonte alternativa não convencional.

As redes neurais são implementadas em Python através de uma biblioteca de processamento de cálculos em paralelo baseada em grafos. Qual o nome desta biblioteca?a) Scipyb) Plotlyc) Tensorflowd) Numpye) Pandas

Em relação à fase de mapeamento do Hadoop, selecione a opção correta que apresenta o responsável pela geração de fragmento para os componentes da fase de redução.a) Combinadorb) Redutorc) Mapeadord) Particionadore) Leitor de registros

A respeito dos arquivos de configuração do Hadoop, selecione a opção correta com as tags que fornecem acesso aos parâmetros de configuração.A B C

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O seguinte constructo da linguagem Python representa o condicional simples:
a) for
b) if
c) with
d) while
e) else

Os dados secundários são assim definidos devido:
a) A sua baixa qualidade.
b) O fato de requererem muito mais pré-processamento.
c) O fato de ocuparem menos espaço de memória.
d) O fato de terem sido obtidos a partir de terceiros.
e) O fato de virem de uma fonte alternativa não convencional.

As redes neurais são implementadas em Python através de uma biblioteca de processamento de cálculos em paralelo baseada em grafos. Qual o nome desta biblioteca?
a) Scipy
b) Plotly
c) Tensorflow
d) Numpy
e) Pandas

Em relação à fase de mapeamento do Hadoop, selecione a opção correta que apresenta o responsável pela geração de fragmento para os componentes da fase de redução.
a) Combinador
b) Redutor
c) Mapeador
d) Particionador
e) Leitor de registros

A respeito dos arquivos de configuração do Hadoop, selecione a opção correta com as tags que fornecem acesso aos parâmetros de configuração.
A
B
C