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O Hadoop é uma tecnologia especializada em atender as demandas de Big Data. Selecione a opção correta que contenha a linguagem de programação utilizada para o desenvolvimento e implementação do Hadoop.
A) Python
B) Java
C) Lua
D) JavaScript
E) Perl
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Questões para Estudantes

há 4 meses

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BIG DATA PYTHON - TEMA 03 ex04
14 pág.

BIG DATA PYTHON - TEMA 03 ex04

ESTÁCIO

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há 4 meses

O Hadoop é uma estrutura de software que permite o processamento e armazenamento de grandes volumes de dados. A linguagem de programação principal utilizada para o desenvolvimento e implementação do Hadoop é o Java. Analisando as opções: A) Python - Embora seja uma linguagem popular para análise de dados, não é a principal usada no Hadoop. B) Java - Esta é a linguagem correta, pois o Hadoop foi desenvolvido em Java. C) Lua - Não é utilizada no desenvolvimento do Hadoop. D) JavaScript - Também não é a linguagem utilizada para o Hadoop. E) Perl - Embora possa ser usada em algumas aplicações, não é a principal linguagem do Hadoop. Portanto, a opção correta é: B) Java.

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Durante a execução de aplicações com Hadoop, a fase de redução desempenha papel fundamental no processamento final dos dados. Essa etapa é precedida por um processo que organiza e redistribui os pares chave-valor gerados pelas tarefas de mapeamento, otimizando a carga de trabalho entre os nós.
Qual é o nome desse processo e qual é sua principal contribuição?
A) Combinação – reduz a quantidade de tarefas no redutor ao eliminar duplicatas
B) Classificação – organiza os dados em ordem alfabética antes da gravação final
C) Embaralhamento – redistribui os dados intermediários para os redutores corretos
D) Particionamento – divide os dados em grupos com base em similaridade semântica
E) Agendamento – determina quais tarefas devem ser executadas com prioridade

Em relação às fases do Hadoop, selecione a opção correta que apresenta o componente responsável pela geração de pares intermediários de valor e chave.
A Embaralhamento
B Combinação
C Agrupamento
D Redução
E Gravação da saída

A arquitetura do Hadoop é projetada para garantir alto desempenho na manipulação de grandes volumes de dados distribuídos. Um de seus principais diferenciais é a capacidade de dividir tarefas entre diversos nós do cluster. Qual componente da arquitetura Hadoop é responsável por gerenciar os recursos computacionais disponíveis e monitorar o uso de CPU, memória e disco em cada máquina do cluster?
A NameNode
B NodeManager
C DataNode
D TaskTracker
E Mapper

Selecione a opção correta a respeito do nível do Data Lake responsável por fornecer dados para a análise de negócios.
A Nível de governança
B Nível de Metadados
C Nível de admissão
D Nível de gerenciamento

A respeito do Hadoop, selecione a opção correta com o componente que faz o rastreamento de tarefas.
A) MapReduce
B) HDFS
C) Task manager
D) Camada de ingestão
E) Mrjob

Em relação ao Data Lake, selecione a opção correta que contenha o(s) formato(s) de dados que pode(m) ser armazenado(s) nele. A Apenas não estruturado B Estruturado, não estruturado e semiestruturado C Estruturado e semiestruturado D Apenas estruturado E Apenas tabelas relacionais

Reconhecer os conceitos de Data Lake é fundamental para o profissional de Tecnologia da Informação.
Selecione a opção correta a respeito do Data Lake.
A- Possui alta latência para acesso dos dados.
B- Aplica processos de tratamento nos dados.
C- Armazena os dados de modo eficiente.
D- Demanda por equipamentos especiais.
E- São exclusivos da distribuição Hadoop Apache.

Reconhecer os conceitos de Data Lake é fundamental para o profissional de Tecnologia da Informação. Selecione a opção correta que define resumidamente o que é o Data Lake.
A É um repositório para tratamento dos dados.
B É uma tecnologia de armazenamento e processamento de dados.
C É um repositório centralizado para armazenamento de dados.
D É um ambiente para tratamento e armazenamento apenas de dados relacionais.
E Trata-se de um componente do HDFS responsável pela implementação do mecanismo MapReduce para fazer o gerenciamento dos dados.

Organizações que lidam com grandes volumes de dados, como redes sociais e plataformas de streaming, frequentemente adotam soluções específicas para garantir desempenho, escalabilidade e tolerância a falhas. Uma dessas soluções é o Hadoop, cuja arquitetura é composta por diversos componentes que trabalham em conjunto. Considerando a função desses componentes, qual deles é responsável por armazenar os dados efetivos dentro do cluster Hadoop?
A) YARN, por ser o componente responsável pelo agendamento e gerenciamento de tarefas distribuídas
B) NameNode, por conter os metadados que descrevem a localização dos arquivos armazenados
C) MapReduce, por possibilitar a divisão das tarefas em pares chave-valor para processamento paralelo
D) DataNode, por ser o responsável direto pelo armazenamento físico dos dados no cluster
E) Hadoop Common, por fornecer bibliotecas e scripts necessários à execução dos demais componentes

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