Uma arquitetura de Big Data refere-se ao design e à estrutura dos sistemas e tecnologias usadas para coletar, armazenar, processar, analisar e visualizar grandes volumes de dados, frequentemente com grande velocidade e variedade. As arquiteturas de Big Data podem ser projetadas de maneiras diferentes, dependendo das necessidades específicas de processamento e análise.Em uma arquitetura de Big Data, a camada de processamento
Aarmazena grandes volumes de dados brutos de diversas fontes, aguardando análise futura.
Bé responsável pela captura e ingestão dos dados em tempo real ou em lotes, organizando-os antes do armazenamento.
Ctransforma e analisa dados, aplicando algoritmos para extrair insights e gerar resultados para outras camadas.
Dgerencia a segurança e o acesso aos dados, garantindo que apenas usuários autorizados possam manipulá-los.
Efornece a interface de visualização de dados, permitindo que os usuários finais interpretem os resultados das análises.
Revelar gabarito e comentário▾
GabaritoC — transforma e analisa dados, aplicando algoritmos para extrair insights e gerar resultados para outras camadas.
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”.
Arquitetura de Big Data: Camada de Processamento
Gabarito: Letra C. Em uma arquitetura de Big Data, a camada de processamento é responsável por transformar e analisar os dados, aplicando algoritmos para extrair insights e gerar resultados que serão consumidos por outras camadas (como a de armazenamento analítico ou visualização). Esse conceito está alinhado com a descrição dos componentes de processamento em lote e em fluxo (stream processing) encontrados na literatura de Big Data.
A banca testa o conhecimento das funções de cada camada em uma arquitetura típica de Big Data. O candidato deve diferenciar as responsabilidades de armazenamento, ingestão, processamento, segurança e visualização.
1Fontes de dados
2Ingestão (captura)
3Armazenamento (bruto)
4Processamento (transforma e analisa)
5Visualização (interface)
LEVEL · soulevel.com.br
Alternativa A — ❌ Incorreta
A alternativa descreve a função da camada de armazenamento (data lake ou armazenamento de dados brutos). O armazenamento retém grandes volumes de dados brutos aguardando análise, enquanto a camada de processamento é quem efetivamente transforma e analisa esses dados.
Alternativa B — ❌ Incorreta
Essa alternativa define a camada de ingestão (captura e ingestão de dados em tempo real ou em lotes). A ingestão organiza os dados antes do armazenamento, mas não realiza a transformação e análise; essa é a função da camada de processamento.
Alternativa C — ✅ Correta ⟵ GABARITO
A camada de processamento executa operações de transformação, agregação, filtragem e aplicação de algoritmos analíticos (batch processing e stream processing) sobre os dados, gerando insights e resultados que alimentam outras camadas, como o armazenamento analítico ou a visualização. É exatamente o que descreve a alternativa.
Alternativa D — ❌ Incorreta
A alternativa se refere à camada de segurança e governança, que gerencia acesso, autenticação e autorização. Embora importante, não faz parte da camada de processamento.
Alternativa E — ❌ Incorreta
Essa alternativa descreve a camada de visualização (dashboards, relatórios). A visualização é a interface com o usuário final, mas o processamento ocorre antes, preparando os dados para serem exibidos.
PEGA ESSA DICA!
Para memorizar as camadas, pense no fluxo: Fontes → Ingestão → Armazenamento Bruto (Data Lake) → Processamento (Batch/Stream) → Armazenamento Analítico → Visualização. A camada de processamento é o "cérebro" que transforma dados brutos em informação útil.