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A arquitetura do Hadoop é formada por quatros componentes principais: MapReduce, HDFS, YARN e Utilitários comuns do Hadoop.
Quais são os componentes principais da arquitetura do Hadoop?
a- MapReduce, HDFS, YARN, Utilitários comuns do Hadoop.
b- MapReduce, RDBMS, YARN, Utilitários comuns do Hadoop.
c- HDFS, RDBMS, YARN, Utilitários comuns do Hadoop.
d- MapReduce, HDFS, RDBMS, Utilitários comuns do Hadoop.
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Estudando com Questões

há 3 semanas

Respostas

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há 3 semanas

Para responder à sua pergunta sobre a arquitetura do Hadoop, precisamos identificar quais são os componentes principais que realmente fazem parte dessa arquitetura. Os componentes principais do Hadoop são: 1. MapReduce - O modelo de programação para processamento de dados. 2. HDFS (Hadoop Distributed File System) - O sistema de arquivos distribuído que armazena os dados. 3. YARN (Yet Another Resource Negotiator) - O gerenciador de recursos que coordena o uso de recursos entre as aplicações. 4. Utilitários comuns do Hadoop - Ferramentas e bibliotecas que ajudam na operação do Hadoop. Agora, analisando as alternativas: a) MapReduce, HDFS, YARN, Utilitários comuns do Hadoop - Esta opção está correta, pois lista todos os componentes principais da arquitetura do Hadoop. b) MapReduce, RDBMS, YARN, Utilitários comuns do Hadoop - RDBMS não é um componente do Hadoop. c) HDFS, RDBMS, YARN, Utilitários comuns do Hadoop - Novamente, RDBMS não é um componente do Hadoop. d) MapReduce, HDFS, RDBMS, Utilitários comuns do Hadoop - RDBMS não é um componente do Hadoop. Portanto, a alternativa correta é: a) MapReduce, HDFS, YARN, Utilitários comuns do Hadoop.

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As aplicações de Big Data são complexas. Isso ocorre devido à diversidade de tecnologias envolvidas para tratar de situações também complexas. Para o usuário final, o que importa é que a aplicação funcione bem. O Hadoop tem como objetivo tratar desse tipo de situação e dar transparência dessa complexidade para os usuários consumidores, porém, na prática, há vantagens e desvantagens no uso dele.
Marque a opção correta a respeito das vantagens e desvantagens do Hadoop.
A - Projetos de Big Data precisam de muitos recursos computacionais e, portanto, podem ser muito caros. Devido à flexibilidade do Hadoop, não é necessário utilizar equipamentos especiais, o que ajuda a equilibrar a relação custo e benefício.
B - O fato de todas as distribuições do Hadoop terem licenças gratuitas reduz os custos dos projetos. Além disso, existe uma documentação com muitos exemplos que facilitam a aplicação do Hadoop.
C - O Hadoop é um framework muito complexo e que, apesar de ter algumas distribuições gratuitas, como no caso do Apache, não é uma boa escolha para a implementação de projetos de Big Data. O seu valor é histórico, pois foi uma das primeiras ferramentas de Big Data aplicadas para uso comercial.
D - Uma das vantagens do Hadoop é o seu sistema de armazenamento muito eficiente conhecido como MapReduce, que é capaz de gerenciar dados nos mais variados formatos.
E - O Hadoop é um framework muito seguro e fácil de ser configurado. Essas vantagens, aliadas aos baixos custos de implantação e manutenção, tornam o Hadoop uma das melhores escolhas para o desenvolvimento de projetos de Big Data.

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