1a Questão
Marque a opção que apresenta 2 vantagens do Hadoop:
Processa grandes volumes de dados em ambiente paralelo / Facilita a execução de agregação de grandes bancos de dados
por meio do Reduce
Rápido acesso aos dados / Aumento linear da escalabilidade
É usado mesmo quando o processamento não é paralelo / Facilita operações ETL em larga escala
Permite o trabalho com uma variedade de tipos de dados / É bom mesmo com lotes de dados pequenos
Permite o processamento de grandes datasets em paralelo / É bom para o processamento transacional
Explicação:
Duas das prinicipais vantagens do Hadoo são o processamento massivo de grandes volumes de dados e a agregação de grandes
bancos de dados com o uso da função Reduce
2a Questão
Marque a opção que apresenta a composição inicial do Hadoop:
HDFS e Hive
MapReduce e YARN
HDFS e HBase
YARN e HDFS
MapReduce e HDFS
Explicação:
O Hadoop tem em sua composição inicial o e o , porém necessita de mais ferramentas para atender asMapReduce HDFS
necessidades do trabalho com Big Data
3a Questão
Sobre o MapReduce podemos afirmar que:
Usou recursos das linguagens funcionais: Map, Reduce e C
Permite a distribuição do processamento, mas não a junção dos resultados
A função Reduce é a responsável pelo processamento a partir das buscas em paralelo
É um modelo genérico de programação
Combina recursos existentes nas linguagens procedurais das quais se originou
Explicação:
O MapReduce é um modelo genérico de programação. Ele recebeu esse nome por conta da combinação entre os recursos
existentes das linguagens funcionais que foram usadas, sendo eles o Map e o Reduce.
4a Questão
São justificativas para o uso do Big Data em ambinete de computação distribuída, exceto:
Uso do paralelismo no processamento de consultas
Flexibilidade quanto ao uso do processamento das aplicações de acordo com a real necessidade
Eliminação do ponto único de falha
Processamento de grandes massas de dados
Facilidade no gerenciamento dos recursos computacionais
