Questão nº 70

Questão de Tecnologia da Informação · CEBRASPE SEFAZ-RN 2025 - P2 Conhecimentos Complementares (nº 70)

CEBRASPE2025Auditor Fiscal de Receitas EstaduaisTecnologia da Informação
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No contexto de arquiteturas modernas para o ecossistema de Big Data, a organização funcional visa gerenciar o ciclo de vida do dado sob os pilares de volume, velocidade e variedade. Considerando as camadas funcionais e os princípios de processamento distribuído, assinale a opção correta.

Resposta comentada

Gabarito Alternativa A

O conceito-chave é que Big Data não é uma ferramenta única, mas um ecossistema de camadas (ingestão, processamento, armazenamento, consumo) que trabalham juntas para lidar com dados em grande escala. A arquitetura moderna usa processamento distribuído (dividir o trabalho entre várias máquinas) para lidar com dados em batch (lotes, processados de uma vez) e streaming (fluxo contínuo, processados em tempo real), transformando dados brutos em algo útil.

  • (A) Correta: É exatamente isso: a computação distribuída (ex: Hadoop, Spark) permite processar tanto lotes quanto fluxos contínuos, convertendo dados brutos em formatos estruturados ou semiestruturados para análise posterior.
  • (B) Incorreta: A pegadinha está em "schema-on-write" (exigir validação rígida antes de salvar). O paradigma dominante em Big Data é o schema-on-read (interpretar os dados apenas na leitura), pois isso permite armazenar dados não estruturados sem pré-processamento, ganhando velocidade e flexibilidade.
  • (C) Incorreta: A camada de consumo/visualização é essencial, pois é onde o usuário final extrai valor e toma decisões. O transporte de dados entre nós apenas move bytes, não gera insight automaticamente.
  • (D) Incorreta: A persistência em Big Data usa bancos NoSQL (colunares, documentos, grafos) e sistemas distribuídos que priorizam escalabilidade horizontal e disponibilidade, muitas vezes relaxando ACID (teorema CAP) em favor de consistência eventual.
  • (E) Incorreta: A camada de ingestão é dual: captura tanto dados em repouso (batch, via ETL) quanto dados em movimento (streaming, via Kafka, Flume), sendo perfeitamente capaz de processar fluxos contínuos de sensores e logs.

Fonte: CEBRASPE SEFAZ-RN 2025 - P2 Conhecimentos Complementares Auditor Fiscal de Receitas Estaduais. Reproduzida para fins de estudo.

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