Questões de Banco de Dados da FGV

Com relação às arquiteturas de big data, analise as afirmativas a seguir.

I. As arquiteturas de big data suportam um ou mais tipos de carga de trabalho, por exemplo, processamento em lote de fontes de big data em repouso; processamento em tempo real de big data em movimento; exploração interativa de big data e análise preditiva e aprendizado de máquina.

II. A arquitetura kappa aborda o problema da baixa latência criando dois caminhos para o fluxo de dados. Todos os dados que entram no sistema passam por dois caminhos: a camada de lote (caminho frio) que armazena os dados de entrada em sua forma bruta e executa o processamento os dados em lote, e a camada de velocidade (hot path) que analisa os dados em tempo real. Essa camada é projetada para ter baixa latência, em detrimento da precisão.

III. A arquitetura lambda, posterior à kappa, foi proposta para ser uma alternativa para mitigar os problemas da baixa latência. Lambda tem os mesmos objetivos da kappa, mas com uma distinção importante: todos os dados fluem por um único caminho, usando um sistema de processamento de fluxo de dados. Semelhante à camada de velocidade da arquitetura lambda, todo o processamento de eventos é realizado através de um fluxo único de entrada.

Está correto o que se afirma em

Com relação às características dos componentes do ecossistema Hadoop, analise as afirmativas a seguir.

I. Kafka é um gerenciador de armazenamento de dados do tipo colunar de código aberto de fácil integração com MapReduce e Spark, que utiliza o modelo de consistência forte, permite que o desenvolvedor escolha requisitos de consistência por solicitação, incluindo a opção de consistência estritamente serializável.

II. Impala, que tem forte integração com o Kudu, permite que o desenvolvedor de aplicações o utilize para inserir, consultar, atualizar e excluir dados no Kudu usando a sintaxe SQL do Impala. Adicionalmente, permite usar JDBC ou ODBC para conectar aplicativos novos ou pré-existentes escritos em qualquer linguagem, estrutura ou ferramenta de inteligência de negócios.

III. Kudu permite integrar seu próprio catálogo com o Hive Metastore (HMS). O HMS é o provedor de metadados e catálogo padrão no ecossistema Hadoop. Quando a integração está habilitada, as tabelas Kudu podem ser descobertas e usadas por ferramentas externas com reconhecimento de HMS, mesmo que elas não estejam integradas ao Kudu.

Está correto o que se afirma em

Leia o fragmento a seguir.

“Atualmente, no contexto do Big Data e Data Analytics, faz-se referência às características enunciadas por pesquisadores e produtores de soluções como sendo um conjunto de cinco Vs. Originalmente, a definição clássica de Big Data fez referência a três Vs fundamentais: _____, _____ e _____ de dados que demandam formas inovadoras e rentáveis de processamento da informação, para melhor percepção e tomada de decisão.”

Assinale a opção cujos itens completam corretamente as lacunas do fragmento acima, na ordem apresentada.

CRISP-DM é um modelo de referência não proprietário e tecnologicamente neutro que pode ser usado por iniciantes ou especialistas para descrever o ciclo de vida de projetos de Mineração de Dados em seis fases distintas.

A terceira fase do modelo corresponde

No contexto do Oracle, uma view é updatable quando pode ser alvo de comandos update, delete, insert.

Assinale o tipo de operador/cláusula permitido na definição de uma view updatable no Oracle.