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Questão de Geografia — Cartografia — CESPE / CEBRASPE 2024

GeografiaCartografia
Código
ce175490
Banca
CESPE / CEBRASPE
Órgão
ITAIPU BINACIONAL
Ano
2024
Nível
Superior
Cargo
Profissional de Nível Universitário Júnior - Função: Geógrafo
A respeito das técnicas de processamento distribuído no processamento de dados geoespaciais, julgue os itens subsequentes.I A indexação espacial distribuída, como o uso de índices R-tree em sistemas distribuídos, facilita consultas espaciais eficientes. Essa técnica é essencial para operações como busca de pontos próximos ou filtragem baseada em região.II A capacidade de distribuir consultas espaciais entre várias instâncias de processamento permite a execução simultânea de operações complexas em grandes conjuntos de dados, o que é fundamental para operações como análise de densidade e clusterização espacial.III Sistemas distribuídos podem processar dados geoespaciais em lotes ou em tempo real. Enquanto operações de lotes são eficientes para análises históricas, o processamento em tempo real é crucial para aplicações que exigem respostas imediatas, como monitoramento em tempo real.Assinale a opção correta.
  1. ANenhum item está certo.
  2. BApenas o item I está certo.
  3. CApenas o item II está certo.
  4. DApenas o item III está certo.
  5. ETodos os itens estão certos.
Revelar gabarito e comentário

GabaritoE — Todos os itens estão certos.

Comentário gerado por IA. É um apoio ao estudo, ancorado em fontes, mas pode conter imprecisões — confira sempre na fonte oficial (lei, súmula, edital e gabarito da banca). Encontrou um erro? Use “Reportar”.

Processamento Distribuído em Dados Geoespaciais

Gabarito: letra E – todos os itens (I, II e III) estão corretos. A questão aborda técnicas fundamentais de computação distribuída aplicadas a Sistemas de Informação Geográfica (SIG), e cada item descreve com precisão uma das vantagens ou modalidades desse paradigma.

Os três itens são independentes e complementares. A banca testa o conhecimento de conceitos básicos de processamento geoespacial em larga escala, sem incorrer em pegadinhas ou exceções – tudo o que foi afirmado é consenso na literatura da área.

Processamento distribuído geoespacial
  • 1Indexação espacial (I)
    • R-tree particionada
    • Busca por proximidade
    • Filtragem por região
  • 2Paralelismo de consultas (II)
    • Escalabilidade horizontal
    • Análise de densidade
    • Clusterização espacial
  • 3Paradigmas de processamento (III)
    • Lote (batch)
      • Análises históricas
    • Tempo real (streaming)
      • Monitoramento imediato
LEVEL · soulevel.com.br

Item I — ✅ Correto

A indexação espacial distribuída, especialmente com estruturas como a R-tree, é essencial para responder consultas espaciais em grandes volumes de dados. Em sistemas distribuídos (ex.: SpatialHadoop, GeoSpark), a R-tree particionada permite buscas por proximidade (k-nearest neighbors) e filtragem por região (range queries) com eficiência, pois reduz a varredura de dados a poucas partições.

Item II — ✅ Correto

Distribuir consultas espaciais entre múltiplos nós de processamento permite paralelismo e escalabilidade horizontal. Operações como análise de densidade (kernel density estimation) e clusterização espacial (DBSCAN, OPTICS) são naturalmente intensivas em computação e se beneficiam enormemente da execução simultânea em clusters, viabilizando análises em datasets que não caberiam em uma única máquina.

Item III — ✅ Correto

Sistemas distribuídos geoespaciais suportam ambos os paradigmas: processamento em lote (batch), ideal para análises históricas e construção de índices, e processamento em tempo real (streaming), crítico para aplicações que exigem resposta imediata, como monitoramento de tráfego, detecção de desastres ou rastreamento de frotas. A distinção é clássica em engenharia de dados e se aplica perfeitamente ao contexto geoespacial.

PEGA ESSA DICA!

Em questões sobre processamento distribuído geoespacial, lembre-se de que os três pilares – indexação espacial eficiente, paralelismo de consultas e suporte a batch/streaming – são sempre citados como requisitos para lidar com big data geoespacial. Não há exceções ou pontos controversos; a banca espera que você reconheça a validade de cada um.

Conclusão: Todos os três itens estão corretos, portanto a alternativa E é o gabarito.

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