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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?
NameNode
NodeManager
DataNode
TaskTracker
Mapper
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O componente da arquitetura Hadoop responsável por gerenciar os recursos computacionais disponíveis e monitorar o uso de CPU, memória e disco em cada máquina do cluster é o NodeManager. Ele faz parte do YARN (Yet Another Resource Negotiator), que é a camada de gerenciamento de recursos do Hadoop.

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Selecione a opção correta que contém a principal plataforma de tecnologia de nuvem que é usada como referência para as outras plataformas.
Microsoft Azure
Amazon AWS
Oracle Cloud
IBM Cloud
Google Cloud

(NC-UFPR/2019 - Adaptada) Sobre a IoT (Internet das coisas) e seus blocos básicos de construção, identifique como verdadeiras (V) ou falsas (F) as seguintes afirmativas:
Assinale a alternativa que apresenta a sequência correta, de cima para baixo.
( ) Na IoT, os objetos podem prover comunicação entre usuários e dispositivos, viabilizando diversas aplicações, tais como coleta de dados de pacientes e monitoramento de idosos e sensoriamento de ambientes de difícil acesso.
( ) A tecnologia de IoT consiste na coexistência colaborativa de dois componentes: As "coisas" e os protocolos de rede que permitem a sua comunicação.
( ) Protocolos de comunicação: Viabilizam a troca de dados via Internet entre os objetos físicos e outros sistemas.
V F V
F V F
V V F
F F F
F V V

Em relação ao protocolo de transporte para transmissão de aplicações de streaming, selecione a opção correta.
TCP
HTTP
UDP
MQTT
CoAP

Selecione a opção a respeito da computação em nuvem.
é uma outra forma de denominar a internet das coisas
é a definição para aplicações de Big Data que utilizam os protocolos de internet
trata-se da utilização de aplicações com finalidades específicas
é um conjunto de tecnologias que disponibilizam sistemas e recursos na internet
é uma forma de abstrair serviços da internet das coisas em redes locais distribuídas

Selecione a opção em que a computação se refere à execução de aplicações e serviços em uma rede distribuída usando recursos virtualizados.
Computação centralizada
Computação Paralela
Computação de banco de dados
Computação de Big Data
Computação em Nuvem

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

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

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?
YARN, por ser o componente responsável pelo agendamento e gerenciamento de tarefas distribuídas
NameNode, por conter os metadados que descrevem a localização dos arquivos armazenados
MapReduce, por possibilitar a divisão das tarefas em pares chave-valor para processamento paralelo
DataNode, por ser o responsável direto pelo armazenamento físico dos dados no cluster
Hadoop Common, por fornecer bibliotecas e scripts necessários à execução dos demais componentes

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?
Combinação – reduz a quantidade de tarefas no redutor ao eliminar duplicatas
Classificação – organiza os dados em ordem alfabética antes da gravação final
Embaralhamento – redistribui os dados intermediários para os redutores corretos
Particionamento – divide os dados em grupos com base em similaridade semântica
Agendamento – determina quais tarefas devem ser executadas com prioridade

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