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O mecanismo de Checkpointing em aplicações de Structured Streaming no PySpark é essencial para garantir:
O mecanismo de Checkpointing em aplicações de Structured Streaming no PySpark é essencial para garantir:
A A compressão automática de arquivos de dados antigos em formato ZIP.
B A recuperação de falhas mantendo o estado do fluxo e a semântica de processamento "exactly-once".
C A criptografia ponta a ponta dos dados trafegados entre os Workers e o Broker Kafka.
D A limpeza automática das tabelas temporárias do metastore do Hive.
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Aprimorando com Questões

há 9 horas

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há 9 horas

O mecanismo de Checkpointing em aplicações de Structured Streaming no PySpark é usado para salvar o estado do processamento do fluxo, permitindo que, em caso de falhas, a aplicação possa retomar o processamento exatamente de onde parou, garantindo a semântica de processamento "exactly-once". Analisando as alternativas: A) Compressão automática de arquivos antigos — não é função do checkpointing. B) Recuperação de falhas mantendo o estado do fluxo e a semântica "exactly-once" — corresponde exatamente ao propósito do checkpointing. C) Criptografia ponta a ponta — não é função do checkpointing. D) Limpeza automática de tabelas temporárias — também não é função do checkpointing. Portanto, a alternativa correta é: B) A recuperação de falhas mantendo o estado do fluxo e a semântica de processamento "exactly-once".

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