Sistemas Operacionais · FGV · 2024 | Questão sqc-fg079823

Sistemas OperacionaisApache

Código: fg079823
Banca: FGV
Órgão: DATAPREV
Ano: 2024
Nível: Superior

Cargo: ATI - Inteligência da Informação

O Apache Hadoop é uma plataforma amplamente utilizada no processamento de grandes volumes de dados. Ele se destaca por sua arquitetura distribuída e capacidade de lidar com grandes conjuntos de dados de forma eficiente.Com base nas capacidades e funcionalidades do Hadoop, assinale a opção que = descreve corretamente seu funcionamento e aplicação prática.

AO Hadoop é uma plataforma de banco de dados relacional, que utiliza o SQL para gerenciar grandes volumes de dados de maneira centralizada.
BO Hadoop possui uma arquitetura distribuída, composta principalmente pelo HDFS (Hadoop Distributed File System) e o MapReduce, permitindo o processamento de grandes volumes de dados de maneira escalável e paralela.
CO principal componente do Hadoop é o NoSQL, que possibilita o armazenamento de dados não estruturados em um único servidor, sem a necessidade de distribuição.
DO Hadoop foi projetado para pequenas empresas que possuem volumes reduzidos de dados e não requerem processamento paralelo, destacando-se por sua simplicidade de uso.
EO Hadoop se limita ao armazenamento de dados em clusters locais, não sendo compatível com ambientes de computação em nuvem ou distribuídos globalmente.

Revelar gabarito e comentário

GabaritoB — O Hadoop possui uma arquitetura distribuída, composta principalmente pelo HDFS (Hadoop Distributed File System) e o MapReduce, permitindo o processamento de grandes volumes de dados de maneira escalável e paralela.

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 Hadoop

Gabarito: letra B. O Apache Hadoop é um framework de software livre para processamento distribuído de grandes volumes de dados, baseado em dois componentes principais: o HDFS (Hadoop Distributed File System) para armazenamento e o MapReduce para processamento paralelo e escalável. Essa arquitetura permite que os dados sejam divididos em partes e processados simultaneamente em um cluster de máquinas, garantindo tolerância a falhas e alta capacidade.

Apache Hadoop: Armazenamento (HDFS (Hadoop Distributed File System), Distribuído em cluster); Processamento (MapReduce (paralelo e escalável)); Gerenciamento (YARN (recursos)); Características (Tolerância a falhas, Alta capacidade, Compatível com nuvem)

Alternativa A — ❌ Incorreta

Afirma que o Hadoop é um banco de dados relacional centralizado. Na verdade, o Hadoop não é um banco de dados relacional; ele é um sistema de arquivos distribuído com processamento paralelo. O SQL não é sua linguagem nativa (embora existam ferramentas como Hive que permitem consultas SQL-like).

Alternativa B — ✅ Correta ⟵ GABARITO

Descreve com precisão a arquitetura distribuída do Hadoop: HDFS (armazenamento) e MapReduce (processamento), permitindo escalabilidade e paralelismo. É o conceito fundamental do Hadoop.

Alternativa C — ❌ Incorreta

Afirma que o principal componente é o NoSQL e que o armazenamento é em um único servidor. Hadoop não tem NoSQL como componente principal (embora tenha HBase, um banco NoSQL). Além disso, o Hadoop é distribuído, não centralizado.

Alternativa D — ❌ Incorreta

Afirma que o Hadoop foi projetado para pequenas empresas com volumes reduzidos de dados. Na verdade, o Hadoop é projetado para big data, processando terabytes ou petabytes em clusters.

Alternativa E — ❌ Incorreta

Afirma que o Hadoop se limita a clusters locais e não é compatível com nuvem. Hadoop pode ser executado em ambientes de nuvem (como AWS EMR, Google Cloud Dataproc) e em clusters distribuídos globalmente.

PEGA ESSA DICA!

Memorize a tríade do Hadoop: HDFS (armazenamento) + MapReduce (processamento) + YARN (gerenciamento de recursos). Nas provas, a descrição correta sempre envolve distribuição, paralelismo e escalabilidade.

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