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Questão de Sistemas Operacionais — Clusters — FGV 2023

Sistemas OperacionaisClusters
Código
fg069609
Banca
FGV
Órgão
SEFAZ-MG
Ano
2023
Nível
Superior
Cargo
Auditor Fiscal da Receita Estadual - Tecnologia da Informação (Tarde)
O Apache Spark é um framework para processamento paralelo e oferece suporte ao processamento na memória para aumentar o desempenho de aplicações de big data.

Em relação aos RDDs e a suas operações, assinale a afirmativa incorreta.
  1. AOs RDDs suportam dois tipos de operações: transformações, que criam um novo conjunto de dados a partir de um existente, e ações, que retornam um valor ao Driver Program após executar uma computação no conjunto de dados.
  2. BMap é uma transformação que passa cada elemento do conjunto de dados por uma função e retorna um novo RDD representando os resultados.
  3. CReduce é uma ação que agrega todos os elementos do RDD usando alguma função e retorna o resultado final ao Driver Program.
  4. DTodas as transformações no Spark são lazy, pois não calculam seus resultados imediatamente. Em vez disso, eles apenas lembram as transformações aplicadas a algum conjunto de dados.
  5. EAs transformações só são computadas quando uma ação ou determinadas transformações exigem que um resultado seja retornado Driver Program.
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GabaritoE — As transformações só são computadas quando uma ação ou determinadas transformações exigem que um resultado seja retornado Driver Program.

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”.

Apache Spark – RDDs e Operações

Gabarito: alternativa E (afirmativa incorreta). O Spark é um framework de processamento paralelo que utiliza RDDs (Resilient Distributed Datasets) com duas categorias de operações: transformações (lazy) e ações (que disparam a computação). A alternativa E erra ao afirmar que transformações também podem disparar a computação; na verdade, apenas as ações – como count(), collect(), reduce() – forçam a execução do grafo lógico de transformações.

Análise das alternativas

Operação

Tipo

Comportamento

Dispara computação?

map

Transformação

Cria novo RDD aplicando função a cada elemento

Não (lazy)

reduce

Ação

Agrega todos os elementos e retorna valor ao Driver

Sim

Qualquer transformação

Transformação

Constrói DAG de dependências

Não (lazy)

Qualquer ação

Ação

Executa o grafo lógico de transformações

Sim

Operações em RDDs (Spark)
  • 1Transformações (lazy)
    • Map, filter, flatMap
    • groupByKey, reduceByKey
    • Nunca disparam computação
  • 2Ações (disparam execução)
    • count, collect, reduce
    • saveAsTextFile, take
    • Retornam ao Driver
LEVEL · soulevel.com.br

Alternativa A — ✅ Correta

Define corretamente os dois tipos de operações em RDDs: transformações geram novos RDDs a partir de existentes, e ações retornam valores ao Driver Program após processamento.

Alternativa B — ✅ Correta

map é uma transformação clássica: aplica uma função a cada elemento do RDD de origem e produz um novo RDD com os resultados.

Alternativa C — ✅ Correta

reduce é uma ação que agrega todos os elementos do RDD usando uma função comutativa/associativa e retorna um único valor ao Driver.

Alternativa D — ✅ Correta

Todas as transformações no Spark são lazy – não executam imediatamente; apenas constroem um DAG (grafo acíclico dirigido) de dependências. O resultado só é materializado quando uma ação é chamada.

Alternativa E — ❌ Incorreta ⟵ GABARITO

Afirma que as transformações são computadas quando uma ação ou determinadas transformações exigem resultado. Isso é falso: somente ações disparam a computação. Transformações nunca disparam a execução por si mesmas, independentemente de seu tipo. A palavra "determinadas transformações" é o erro – o aluno pode confundir com transformações que exigem shuffle (como groupByKey), mas mesmo essas só executam quando uma ação é invocada.

NÃO CAIA NESSA!

A banca insere "ou determinadas transformações" para confundir o candidato sobre o que dispara a computação no Spark. Lembre-se: transformações são sempre lazy; somente ações (como count, collect, saveAsTextFile) forçam a execução do DAG.

Gabarito: letra E – a única afirmativa incorreta.

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