Questões de Programação da FCC

#Questão 1097365 - Programação, Java, FCC, 2025, TRT - 15ª Região (SP), Técnico Judiciário - Área Apoio Especializado Especialidade: Tecnologia da Informação

Uma equipe técnica está utilizando o servidor de aplicações WildFly para hospedar uma aplicação Java EE crítica. Para monitorar os eventos de execução e falhas, decidiram integrar a aplicação com o Elastic Stack (Elasticsearch, Logstash e Kibana). Em condições ideais, a melhor abordagem para capturar e analisar os logs da aplicação é

A)

configurar o WildFly para enviar logs diretamente ao Elasticsearch, pois isso evita sobrecarga com intermediários como Kibana ou JSONfile, agilizando o acesso ao dashboard ELK.

B)

configurar o Logstash para enviar logs diretamente ao Kibana, que armazenará e analisará os dados em XML sem a necessidade do Elasticsearch.

C)

configurar o WildFly para usar o Filebeat como agente, enviando os logs para o Logstash, que fará o pré-processamento e encaminhará os dados ao Elasticsearch.

D)

direcionar os logs do WildFly para o Kibana, o que permitirá análises em tempo real, e depois sincronizar com o Elasticsearch JSONscript.

E)

configurar o Elasticsearch para buscar e analisar os logs do WildFly em XML, depois realizar consultas no console do Logstash para análise.

#Questão 1117638 - Programação, Frameworks em Programação, FCC, 2025, TRT - 15ª Região (SP), Analista Judiciário - Área Apoio Especializado Especialidade: Tecnologia da Informação

Um Analista de Ti está desenvolvendo uma API com Spring Boot e deseja integrar Swagger para facilitar a documentação e testes dessa API. Para integrar no Swagger com um projeto Spring Boot a abordagem mais adequada é

A)

adicionar as dependências do Swagger manualmente no classpath do projeto.

B)

dicionar as dependências do Swagger no arquivo pom. xml OU build.gradle do projeto Spring Boot.

C)

criar um arquivo separado para todas as configurações do Swagger sem importar as dependências no projeto.

D)

utilizar um plugin extemo para o IDE que automaticamente gera a documentação do Swagger sem configuração adicional.

E)

configurar o servidor de aplicação para disponibilizar a documentação do Swagger sem modificar o código do projeto.

#Questão 1117643 - Programação, Frameworks em Programação, FCC, 2025, TRT - 15ª Região (SP), Analista Judiciário - Área Apoio Especializado Especialidade: Tecnologia da Informação

Uma equipe de desenvolvimento está utilizando Spring Boot para criar uma API RESTful. Durante os testes, observaram que a aplicação demora a inicializar, principalmente devido à configuração do banco de dados. Para melhorar o tempo de inicialização, decidiram desabilitar a criação automática do esquema de banco de dados ao iniciar a aplicação. A configuração, no application.properties, que desabilita a criação automática do esquema de banco de dados pelo Spring Boot é a

A)

spring.jpa.hibernate.ddl-auto=none

B)

spring.datasource.database-auto-=false

C)

spring.jpa.db-sql=disable

D)

spring.jpa.properties.hibernate.db-auto=disable

E)

spring.jpa.create-database-init=false

#Questão 1117650 - Programação, Linguagens de programação, FCC, 2025, TRT - 15ª Região (SP), Analista Judiciário - Área Apoio Especializado Especialidade: Tecnologia da Informação

Considere o seguinte trecho de código em Java.

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Com base nos conceitos de herança e sobrescrita e sabendo que o código será executado em condições ideais, a lacuna I deve ser corretamente preenchida com

A)

super.conectar("");

B)

super.conectar (url);

C)

this.conectar("jdbc:padrao");

D)

system.out.printin("Conexão concluída.");

D)

system.out.printin("Conexão concluída.");

#Questão 1117651 - Programação, Linguagens de programação, FCC, 2025, TRT - 15ª Região (SP), Analista Judiciário - Área Apoio Especializado Especialidade: Tecnologia da Informação

Uma Analista está desenvolvendo um modelo de aprendizado de máquina em Python 3, em condições ideais. Após dividir o conjunto de dados em treinamento e teste, deseja criar um pipeline no scikit-leam para pré-processamento e treino do modelo. O pipeline deve lidar com variáveis categóricas utilizando OneHotEncoder e treinar um modelo de árvore de decisão com os parâmetros padrão. Isso pode ser feito com base no trecho de código abaixo.
Imagem associada para resolução da questão

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A lacuna I deve ser corretamente

A)

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B)

C)

D)

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