Hoje em dia, muitas empresas de tecnologia utilizam o Apache Spark em seus ambientes e, principalmente, em computação em nuvem, pois é uma ação simple...

Hoje em dia, muitas empresas de tecnologia utilizam o Apache Spark em seus ambientes e, principalmente, em computação em nuvem, pois é uma ação simples subir o sistema Spark no sistema em nuvem da AWS, por exemplo. Isso certifica o Spark a ser uma tendência nos grandes sistemas computacionais, necessitando, também, de mão de obra especializada em tal framework.

Em uma plataforma Apache Spark, um node é um computador do cluster que se divide em master - que gerencia todo o cluster - e workers - responsáveis por executar os processos, em que o Spark driver é o principal programa. O Apache Spark, similar ao Hadoop, também foi desenvolvido para sistemas escaláveis e distribuídos.

Com relação ao texto acima sobre Apache Spark, avalie as afirmativas a seguir.   I - Os RDDs são a unidade de dados do Hadoop e têm como principal característica a propriedade de serem flexíveis e adaptáveis. II - O Hadoop foi desenvolvido apenas em Java, diferentemente do Spark, desenvolvido em Scala, Java, Python e R. III - O Apache Spark pode acessar dados de diferentes fontes, por exemplo, do HDFS, o armazenamento distribuído no Hadoop.  IV - Os RDDs são particionados e divididos em todo o cluster, e o Hadoop constrói essas partições de forma manual.

Está correto que se afirma em: