Eixo IV - Tec da Informação (Cursos de Ciência de Dados e Desenvolvimento de Sistemas)
Ferramentas de Big Data permitem processar, armazenar, analisar e visualizar dados de forma altamente eficiente e escalável. Analise as afirmações quanto às características de tais ferramentas.I. Baixa tolerância a falhas.II. Processamento paralelo e distribuído.III. Esquemas rígidos obrigatórios.IV. Armazenamento centralizado exclusivo.V. Escalabilidade horizontal.Estão corretas as afirmações apresentadas em:
AI, III e V, apenas.
BI e II, apenas.v
CI, apenas.
DIII, IV e V, apenas.
EII e V, apenas.
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GabaritoE — II e V, apenas.
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Big Data: Características de Ferramentas
Gabarito: letra E. Apenas as afirmações II (processamento paralelo e distribuído) e V (escalabilidade horizontal) são características verdadeiras das ferramentas de Big Data. As demais — baixa tolerância a falhas, esquemas rígidos obrigatórios e armazenamento centralizado exclusivo — são opostas aos princípios fundamentais do Big Data, que preza por alta tolerância a falhas, flexibilidade de esquemas e armazenamento distribuído.
A questão testa os conceitos básicos de arquiteturas de Big Data, como os sistemas Hadoop, Spark e bancos NoSQL.
Afirmação I — ❌ Incorreta
Afirma que há "baixa tolerância a falhas". Na verdade, as ferramentas de Big Data são projetadas para alta tolerância a falhas, utilizando replicação de dados (ex.: HDFS replica blocos em múltiplos nós) e mecanismos de recuperação automática. Portanto, a afirmação é falsa.
Afirmação II — ✅ Correta
"Processamento paralelo e distribuído" é uma característica central. Frameworks como MapReduce e Spark dividem tarefas em pedaços menores que são executados simultaneamente em vários nós do cluster, permitindo processar grandes volumes de dados de forma eficiente.
Afirmação III — ❌ Incorreta
"Esquemas rígidos obrigatórios" não se aplica ao Big Data. Em vez disso, adota-se o conceito de schema-on-read, onde o esquema é aplicado apenas no momento da leitura, permitindo lidar com dados semiestruturados e não estruturados (ex.: JSON, XML, logs). Bancos de dados relacionais tradicionais impõem esquemas rígidos, mas não são a base do Big Data.
Afirmação IV — ❌ Incorreta
"Armazenamento centralizado exclusivo" é oposto à filosofia do Big Data. O armazenamento é distribuído em clusters de servidores (ex.: HDFS, Cassandra, S3), garantindo escalabilidade horizontal e alta disponibilidade. Centralização seria um gargalo.
Afirmação V — ✅ Correta
"Escalabilidade horizontal" é a capacidade de aumentar a capacidade de processamento e armazenamento adicionando mais máquinas (nós) ao cluster, em vez de upgrade vertical (hardware mais potente). Essa é uma das principais vantagens das soluções de Big Data.
Conclusão: Apenas as afirmações II e V estão corretas, correspondendo à alternativa E.
Afirmação
Característica
Correta?
Justificativa
I
Baixa tolerância a falhas
❌
Ferramentas de Big Data possuem alta tolerância a falhas (ex.: replicação no HDFS, recuperação automática).
II
Processamento paralelo e distribuído
✅
Característica central (ex.: MapReduce, Spark dividem tarefas em nós do cluster).
III
Esquemas rígidos obrigatórios
❌
Adota-se schema-on-read (flexibilidade para dados semiestruturados/não estruturados).
IV
Armazenamento centralizado exclusivo
❌
Armazenamento é distribuído (ex.: HDFS, Cassandra, S3) para escalabilidade e disponibilidade.
V
Escalabilidade horizontal
✅
Capacidade de adicionar mais máquinas ao cluster para aumentar capacidade.
Ferramentas de Big Data
1Características verdadeiras
Processamento paralelo e distribuído
Escalabilidade horizontal
2Características falsas
Baixa tolerância a falhas
Esquemas rígidos obrigatórios
Armazenamento centralizado exclusivo
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PEGA ESSA DICA!
Para memorizar as características do Big Data, lembre-se dos 5 Vs: Volume, Velocidade, Variedade, Veracidade e Valor — e que as ferramentas são projetadas para serem tolerantes a falhas, distribuídas, com esquemas flexíveis e escaláveis horizontalmente. Em provas, sempre desconfie de afirmações que neguem essas propriedades.