Técnico de Nível Superior - Analista de Sistemas Computacionais - Analista de Suporte de TI
Os bancos de dados massivos (Big Data) se caracterizam por armazenar grande volume de dados heterogêneos que crescem rapidamente ao longo do tempo.Para implementar esse tipo de banco de dados, é necessário:
Aesquema pré-definido;
Barmazenamento de dados estruturados;
Cprocessamento orientado a transações atômicas e isoladas;
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: implementação
Gabarito: letra D. Big Data exige infraestrutura escalável para lidar com o crescimento massivo e heterogêneo dos dados; as demais alternativas confundem características de bancos relacionais tradicionais com as necessidades do Big Data.
Big Data
1Características
Grande volume
Dados heterogêneos
Crescimento rápido
2Implementação
Infraestrutura escalável
Esquema pré-definido (schema-on-read)
Só dados estruturados
ACID (modelo BASE)
SQL obrigatório
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Alternativa A — ❌ Incorreta
Big Data utiliza esquema sob demanda (schema-on-read), não esquema pré-definido (schema-on-write). A flexibilidade é essencial.
Alternativa B — ❌ Incorreta
Big Data armazena dados estruturados, semiestruturados e não estruturados (ex.: JSON, XML, imagens, vídeos). Restringir a estruturados é uma visão limitada.
Alternativa C — ❌ Incorreta
Propriedades ACID (Atomicidade, Consistência, Isolamento, Durabilidade) são típicas de bancos relacionais. Big Data frequentemente adota o modelo BASE (Basically Available, Soft state, Eventually consistent), priorizando disponibilidade e escalabilidade.
Alternativa D — ✅ Correta ⟵ GABARITO
A escalabilidade é fundamental: Big Data roda em clusters de computadores que podem ser expandidos horizontalmente para acomodar o crescimento de volume e variedade. A infraestrutura deve ser elástica e tolerante a falhas.
Alternativa E — ❌ Incorreta
SQL é a linguagem padrão dos bancos relacionais. Big Data emprega diversas linguagens e ferramentas (HiveQL, Pig Latin, APIs NoSQL, MapReduce, etc.), nem sempre aderindo ao SQL estruturado.
PEGA ESSA DICA!
Na prova, lembre-se de que Big Data = escalabilidade, heterogeneidade e processamento distribuído. Tudo que lembrar "esquema rígido", "só dados estruturados" ou "SQL obrigatório" está errado.