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Questão de Banco de Dados — Big Data — FGV 2024

Banco de DadosBig Data
Código
fg092017
Banca
FGV
Órgão
Prefeitura de São José dos Campos - SP
Ano
2024
Nível
Superior
Cargo
Auditor Tributário Municipal
Com relação ao Big Data e suas tecnologias, assinale V para a afirmativa verdadeira e F para a falsa.( ) Existem diversas tecnologias para processamento e análise de Big Data, mas a maioria possui algumas características comuns. Ou seja, adotam técnicas de escalonamento e processamento paralelo; utilizam dados não relacionais, e aplicam análises avançadas e visualização de dados.( ) Existem três tecnologias de Big Data que se destacam: MapReduce, Hadoop e NoSQL. O Hadoop é uma técnica popularizada pelo Google que distribui o processamento de dados em grandes arquivos de dados multiestruturados em um grande cluster que pode ser alcançado dividindo o processamento em pequenas unidades de trabalho que podem ser executadas em paralelo.( ) O MapReduce é um modelo de programação e uma implementação associada para processar e gerar grandes conjuntos de dados. Os programas escritos neste estilo funcional são automaticamente paralelizados e executados em um grande cluster de máquinas de alto desempenho. O modelo que programadores sem qualquer experiência com sistemas paralelos e distribuídos utilizem facilmente os recursos.As afirmativas são, respectivamente,
  1. AF – V – F.
  2. BF – F – V.
  3. CF – V – V.
  4. DV – F – V.
  5. EV – V – F.
Revelar gabarito e comentário

GabaritoD — V – F – V.

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”.

Big Data e suas tecnologias

Gabarito: alternativa D — V, F, V. A primeira afirmativa está correta (tecnologias de Big Data compartilham características como paralelismo e análise avançada). A segunda é falsa, pois o Hadoop não foi popularizado pelo Google; ele é uma implementação de código aberto inspirada nos artigos do Google, mas desenvolvida por Doug Cutting e outros. A terceira é verdadeira: MapReduce é um modelo de programação que permite paralelização automática e é acessível a programadores sem experiência em sistemas distribuídos.

Primeira afirmativa — ✅ Verdadeira

A afirmativa descreve corretamente características comuns das tecnologias de Big Data: utilizam processamento paralelo, escalonamento horizontal, lidam com dados não relacionais e aplicam análises avançadas e visualização. O contexto confirma que Big Data envolve dados estruturados e não estruturados, e tecnologias como Hadoop/MapReduce operam com paralelismo.

Segunda afirmativa — ❌ Falsa

O erro está em atribuir ao Hadoop a popularização pelo Google. O Hadoop é um projeto de código aberto que surgiu a partir do Nutch, desenvolvido por Doug Cutting e Mike Carafella, inspirado nos artigos do Google sobre MapReduce e Google File System. O Google popularizou o modelo MapReduce, não o Hadoop. Além disso, a afirmação lista “três tecnologias” (MapReduce, Hadoop e NoSQL), sendo NoSQL uma categoria de bancos de dados, não uma tecnologia específica de Big Data.

Terceira afirmativa — ✅ Verdadeira

MapReduce é de fato um modelo de programação que funciona em estilo funcional (map e reduce), sendo automaticamente paralelizado e executado em clusters. O sistema de runtime gerencia distribuição, tolerância a falhas e balanceamento, permitindo que programadores sem experiência em sistemas distribuídos utilizem o modelo facilmente. O contexto afirma: “Os usuários escrevem seus programas em um estilo funcional de tarefas de mapear e reduzir, automaticamente paralelizadas e executadas em grandes clusters de hardware.”

Big Data
  • 1Características comuns
    • Escalonamento horizontal
    • Processamento paralelo
    • Dados não relacionais
    • Análise avançada e visualização
  • 2Tecnologias
    • MapReduce
      • Modelo funcional (map/reduce)
      • Paralelização automática
      • Popularizado pelo Google
    • Hadoop
      • Código aberto (Doug Cutting)
      • Inspirado nos artigos do Google
      • Não foi popularizado pelo Google
    • NoSQL
      • Categoria de bancos
      • Não é tecnologia específica
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Gabarito: letra D — V – F – V.

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