No âmbito das tecnologias para Big Data, o Apache Hadoop e o
Apache Spark apresentam características distintas de execução e
tolerância a falhas.
Analise as afirmativas a seguir e assinale (V) para a verdadeira e (F) para a falsa.
( ) O Hadoop MapReduce grava dados intermediários em disco entre as fases de Map e Reduce, enquanto o Spark processa e retém dados preferencialmente na memória RAM.
( ) No Apache Spark, as transformações disparam imediatamente a computação física no cluster, enquanto as ações apenas registram as etapas no Grafo Acíclico Dirigido (DAG).
( ) A tolerância a falhas no HDFS ocorre pela replicação de blocos em múltiplos nós, enquanto no Spark ela se baseia no histórico de linhagem (lineage) para reconstituir partições perdidas.
As afirmativas são, respectivamente,
Analise as afirmativas a seguir e assinale (V) para a verdadeira e (F) para a falsa.
( ) O Hadoop MapReduce grava dados intermediários em disco entre as fases de Map e Reduce, enquanto o Spark processa e retém dados preferencialmente na memória RAM.
( ) No Apache Spark, as transformações disparam imediatamente a computação física no cluster, enquanto as ações apenas registram as etapas no Grafo Acíclico Dirigido (DAG).
( ) A tolerância a falhas no HDFS ocorre pela replicação de blocos em múltiplos nós, enquanto no Spark ela se baseia no histórico de linhagem (lineage) para reconstituir partições perdidas.
As afirmativas são, respectivamente,
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Analista de TI - Inteligência da Informação
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