Questão de Banco de Dados — Big Data — FGV 2024
- Código
- fg092017
- Banca
- FGV
- Órgão
- Prefeitura de São José dos Campos - SP
- Ano
- 2024
- Nível
- Superior
- Cargo
- Auditor Tributário Municipal
- AF – V – F.
- BF – F – V.
- CF – V – V.
- DV – F – V.
- EV – V – F.
GabaritoD — V – F – V.
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.
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.
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.
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.”
Gabarito: letra D — V – F – V.
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