Carregando...
Carregando...
O Apache Spark é um framework de processamento de dados em larga escala que permite análises complexas e processamento de grandes conjuntos de dados de maneira eficiente. Spark oferece APIs em várias linguagens de programação, como Scala, Python e Java, e possui um modelo de computação in-memory que o torna mais rápido para certas operações de processamento de dados comparado a outras tecnologias, como o MapReduce do Hadoop.
Neste contexto, Apache Spark, observe as afirmativas a seguir:
I. O Spark é projetado para processamento de dados em batch, mas não suporta processamento de dados em tempo real.
II. Uma das características-chave do Spark é a capacidade de realizar computação in-memory, melhorando o desempenho para grandes conjuntos de dados.
III. O Spark Streaming é um componente do Spark que permite processamento de fluxo de dados em tempo real.
IV. RDD (Resilient Distributed Dataset) é um conceito fundamental no Spark, fornecendo uma coleção imutável de objetos distribuídos por um cluster.
V. O Spark não oferece suporte para operações de machine learning ou análise gráfica, isso é fundamental para manter a modularidade da aplicação.
Está correto o que se afirma em:
Explique melhor esta questão
Abre o Tutor com o enunciado e as alternativas já no campo — você revisa e envia.
Esta questão foi verificada por um de nossos administradores.
A afirmativa I "O Spark é projetado para processamento de dados em batch, mas não suporta processamento de dados em tempo real" é incorreta, porque além do processamento de dados em batch, o Spark também suporta processamento de dados em tempo real através do Spark Streaming, um de seus componentes. A afirmativa II "Uma das características-chave do Spark é a capacidade de realizar computação in-memory, melhorando o desempenho para grandes conjuntos de dados" é correta, pois destacando uma das maiores vantagens do Spark: sua capacidade de realizar computação in-memory, o que pode resultar em um desempenho muito superior para certas operações de processamento de dados, especialmente quando comparado ao modelo baseado em disco do MapReduce do Hadoop. A afirmativa III "O Spark Streaming é um componente do Spark que permite processamento de fluxo de dados em tempo rea" é correta, pois confirmando que o Spark Streaming é, de fato, um componente projetado especificamente para o processamento de fluxo de dados em tempo real dentro do ecossistema Spark. A afirmativa IV "RDD (Resilient Distributed Dataset) é um conceito fundamental no Spark, fornecendo uma coleção imutável de objetos distribuídos por um cluster" é correta, pois RDDs (Resilient Distributed Datasets) são fundamentais no Spark, representando uma coleção imutável e distribuída de objetos que podem ser processados em paralelo em um cluster. A afirmativa V "O Spark não oferece suporte para operações de machine learning ou análise gráfica, isso é fundamental para manter a modularidade da aplicação" é incorreta, porque o Spark oferece suporte extensivo para operações de machine learning através do Spark MLlib e para análise gráfica através do GraphX, entre outros recursos avançados, tornando-o uma ferramenta versátil para uma ampla gama de aplicações de processamento de dados e análise.