{"id":37310,"date":"2016-04-18T20:30:27","date_gmt":"2016-04-18T23:30:27","guid":{"rendered":"http:\/\/www.estrategiaconcursos.com.br\/blog\/?p=37310"},"modified":"2016-04-18T20:30:27","modified_gmt":"2016-04-18T23:30:27","slug":"prova-da-semana-comentario-da-prova-da-anac-2016-tecnologia-da-informacao-bd","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.estrategiaconcursos.com.br\/blog\/prova-da-semana-comentario-da-prova-da-anac-2016-tecnologia-da-informacao-bd\/","title":{"rendered":"Prova da Semana \u2013 Coment\u00e1rio da prova da ANAC – 2016 \u2013 Tecnologia da informa\u00e7\u00e3o \u2013 BD"},"content":{"rendered":"

Quest\u00f5es : ANAC (BANCA: ESAF)<\/strong><\/p>\n

Apresentamos abaixo as quest\u00f5es da prova da ANAC devidamente comentadas para o cargo de ANALISTA ADMINISTRATIVO DE TI.<\/p>\n

    \n
  1. Ano: 2016 Banca: ESAF \u00d3rg\u00e3o: ANAC Cargo: Analista de TI – QUEST\u00c3O 30<\/strong><\/li>\n<\/ol>\n

    Assinale a op\u00e7\u00e3o correta relativa a banco de dados.<\/p>\n

    a) Modelos de Dados de Baixo N\u00edvel independem de conceitos relativos a percep\u00e7\u00f5es dos usu\u00e1rios.
    \nb) Modelos de Dados de Alto N\u00edvel oferecem conceitos que s\u00e3o pr\u00f3ximos como usu\u00e1rios percebem os dados.
    \nc) Modelos de Dados de Alto N\u00edvel oferecem conceitos de como gestores realizam consultas operacionais.
    \nd) Modelos de Dados de Baixo N\u00edvel prescindem de conhecimentos especializados para sua constru\u00e7\u00e3o.
    \ne) Modelos de Dados de Alto Desempenho oferecem conceitos de como usu\u00e1rios estabelecem a efetividade de requisitos.<\/p>\n

    Coment\u00e1rio:<\/strong> Nesta quest\u00e3o vamos procura descrever um pouco como \u00e9 feita a classifica\u00e7\u00e3o dos modelos de dados. Uma das primeiras taxonomias aceitas pela literatura especializada divide os modelos em baixo e alto n\u00edvel. Essa estratifica\u00e7\u00e3o esta balizada pelo n\u00edvel de abstra\u00e7\u00e3o do modelo. Quanto mais abstrato, menor o n\u00edvel de detalhamento, mais f\u00e1cil dos usu\u00e1rios entenderem os modelos. Esse modelo \u00e9 conhecido como modelos de alto n\u00edvel.<\/p>\n

    Na outra ponta, modelos que descrevem detalhes f\u00edsicos da implementa\u00e7\u00e3o do modelo de dados possuem especificidades que s\u00e3o necess\u00e1rias apenas para administradores de banco de dados. S\u00e3o defini\u00e7\u00f5es associadas aos perfis t\u00e9cnicos de suporte. Esses s\u00e3o os modelos de dados de baixo n\u00edvel.<\/p>\n

    Em ambos os casos os modelos s\u00e3o um conjunto de ferramentas conceituais para a descri\u00e7\u00e3o dos dados e dos relacionamentos existentes entre eles, da sem\u00e2ntica e das restri\u00e7\u00f5es que atuam sobre estes.<\/p>\n

    Os modelos de dados de alto n\u00edvel s\u00e3o por vezes conhecidos como modelos de dados conceituais, como falamos eles oferecem conceitos mais pr\u00f3ximos ao entendimento dos usu\u00e1rios, um exemplo seria o modelo entidade relacionamento. Na outra ponta, existe o modelo de baixo n\u00edvel ou f\u00edsico que descreve como os dados s\u00e3o armazenados fisicamente no computador.<\/p>\n

    Entre os modelos conceitual e f\u00edsico existe um modelo de implementa\u00e7\u00e3o que oferece conceitos que podem ser facilmente utilizados por usu\u00e1rios finais, mas n\u00e3o est\u00e3o distantes da maneira pela qual os dados est\u00e3o organizados dentro do computador, um exemplo seria o modelo relacional.<\/p>\n

    Ap\u00f3s o entendimento dos conceitos acima podemos encontrar uma defini\u00e7\u00e3o precisa na alternativa B: \u201cb) Modelos de Dados de Alto N\u00edvel oferecem conceitos que s\u00e3o pr\u00f3ximos como usu\u00e1rios percebem os dados.\u201d<\/p>\n

    Gabarito: B<\/strong><\/p>\n

      \n
    1. Ano: 2016 Banca: ESAF \u00d3rg\u00e3o: ANAC Cargo: Analista de TI – QUEST\u00c3O 31<\/strong><\/li>\n<\/ol>\n

      Os dados de um banco de dados, em determinado instante, s\u00e3o chamados de<\/p>\n

      a) conjunto atual de ocorr\u00eancias ou inst\u00e2ncias.
      \nb) conjunto atualizado de acessos ou instantes.
      \nc) conjunto din\u00e2mico de consist\u00eancias ou inst\u00e2ncias.
      \nd) subconjunto de ocorr\u00eancias equivalentes.
      \ne) conjunto ordenado de inst\u00e2ncias ocorridas.<\/p>\n

      Coment\u00e1rio:<\/strong> Existem dois conceitos que devem ser compreendidos para a resolu\u00e7\u00e3o desta quest\u00e3o: inst\u00e2ncia e esquema.<\/p>\n

      A cole\u00e7\u00e3o de informa\u00e7\u00f5es armazenadas no banco de dados em um determinado momento \u00e9 chamada de\u00a0inst\u00e2ncia<\/strong>\u00a0do banco de dados. O projeto geral do banco de dados \u00e9 chamado de\u00a0esquema<\/strong>\u00a0de banco de dados. Os esquemas n\u00e3o mudam com frequ\u00eancia.<\/p>\n

      Desta forma, podemos observar que as ocorr\u00eancias ou inst\u00e2ncias em um determinado momento referem-se aos dados do banco de dados. Isso nos leva a resposta na alternativa A.<\/p>\n

      Gabarito: A<\/strong><\/p>\n

        \n
      1. Ano: 2016 Banca: ESAF \u00d3rg\u00e3o: ANAC Cargo: Analista de TI – QUEST\u00c3O 32<\/strong><\/li>\n<\/ol>\n

        S\u00e3o etapas do Projeto de Banco de Dados Relacional:<\/p>\n

        a) Mapeamento de tipos de entidade regular. Mapeamento de tipos de entidade fraca. Mapeamento dos tipos de relacionamento bin\u00e1rio 1:1. Mapeamento de tipos de relacionamento bin\u00e1rio 1:N. Mapeamento de tipos de relacionamento bin\u00e1rio M:N. Mapeamento de atributos multivariados. Mapeamento de tipos de relacionamento n-\u00e1rio.
        \nb) Mapeamento de inst\u00e2ncias regulares. Mapeamento de tipos de entidade externa. Mapeamento dos tipos de relacionamento bin\u00e1rio 1:1. Mapeamento de tipos de relacionamento bin\u00e1rio 1:N. Mapeamento de tipos de relacionamento bin\u00e1rio M:N. Mapeamento de atributos multirredundantes. Mapeamento de tipos de relacionamento n-\u00e1rio.
        \nc) Mapeamento de tipos de entidade regular. Mapeamento de tipos de entidade interna. Mapeamento dos tipos de relacionamento bin\u00e1rio 1:1. Mapeamento de tipos de relacionamento bin\u00e1rio 1:N2<\/sup>. Mapeamento de tipos de constantes bin\u00e1rias. Mapeamento de atributos multivariados. Mapeamento de tipos de relacionamento n-tupla.
        \nd) Mapeamento de tipos de entidade prevalente. Mapeamento de tipos de entidade secund\u00e1ria. Mapeamento de tipos de atributo bin\u00e1rio 1:1. Mapeamento de tipos de atributo bin\u00e1rio 1:N. Mapeamento de tipos de atributo bin\u00e1rio M:N. Mapeamento de inst\u00e2ncias multivariadas. Mapeamento de tipos de atributo n-\u00e1rio.
        \ne) Mapeamento de tipos de entidade regular 1:1. Mapeamento de tipos de entidade 1:N. Mapeamento dos tipos de relacionamento bin\u00e1rio num\u00e9rico. Mapeamento de tipos de relacionamento bin\u00e1rio alfanum\u00e9rico. Mapeamento de tipos de relacionamento l\u00f3gico. Mapeamento de atributos multivariados. Mapeamento de tipos de relacionamento normalizado.<\/p>\n

        Coment\u00e1rio:<\/strong> Essa quest\u00e3o foi retirada do artigo que publiquei aqui no estrat\u00e9gia alguns dias atr\u00e1s. Para n\u00e3o copiar o artigo inteiro, sugiro que voc\u00ea leia aqui<\/a> o texto completo. Ap\u00f3s conhecer o passo a passo para transforma\u00e7\u00e3o de um modelo ER em relacional, voc\u00ea vai perceber a resposta na alternativa A.<\/p>\n

        Gabarito: A<\/strong><\/p>\n

          \n
        1. Ano: 2016 Banca: ESAF \u00d3rg\u00e3o: ANAC Cargo: Analista de TI \u2013 QUEST\u00c3O 33 <\/strong><\/li>\n<\/ol>\n

          O ciclo de vida do sistema de aplica\u00e7\u00e3o de banco de dados inclui:<\/p>\n

          a) Atualiza\u00e7\u00e3o do sistema. Projeto do banco de dados. Planejamento do banco de dados. Carga ou convers\u00e3o de dados. Restri\u00e7\u00e3o de aplica\u00e7\u00f5es. Valida\u00e7\u00e3o e dissemina\u00e7\u00e3o. Opera\u00e7\u00e3o. Monitoramento e manuten\u00e7\u00e3o.
          \nb) Segmenta\u00e7\u00e3o do sistema. Projeto do banco de dados. Implementa\u00e7\u00e3o de consultas ao banco de dados. Implementa\u00e7\u00e3o de conversores de dados. Convers\u00e3o de aplica\u00e7\u00e3o. Teste e valida\u00e7\u00e3o. Opera\u00e7\u00e3o. Mapeamento e manuten\u00e7\u00e3o.
          \nc) Defini\u00e7\u00e3o do sistema. Projeto da sistem\u00e1tica de consultas ao banco de dados. Interpreta\u00e7\u00e3o do banco de dados. Carga de teste de dados. Convers\u00e3o de aplica\u00e7\u00e3o. Valida\u00e7\u00e3o de sistema. Inicializa\u00e7\u00e3o. Monitoramento e manuten\u00e7\u00e3o.
          \nd) Defini\u00e7\u00e3o do sistema. Especifica\u00e7\u00e3o f\u00edsica de requisitos. Implementa\u00e7\u00e3o de dados de inst\u00e2ncias. Carga de dados criptografados. Convers\u00e3o de atributos. Teste e valida\u00e7\u00e3o. Opera\u00e7\u00e3o. Monitoramento e manuten\u00e7\u00e3o.
          \ne) Defini\u00e7\u00e3o do sistema. Projeto do banco de dados. Implementa\u00e7\u00e3o do banco de dados. Carga ou convers\u00e3o de dados. Convers\u00e3o de aplica\u00e7\u00e3o. Teste e valida\u00e7\u00e3o. Opera\u00e7\u00e3o. Monitoramento e manuten\u00e7\u00e3o.<\/p>\n

          Coment\u00e1rio:<\/strong> Essa quest\u00e3o foi retirada de uma conjunto de passos conhecidos como ciclo de vida do desenvolvimento de banco de dados (Database development life cycle (DDLC)). Podemos observar esse ciclo na figura abaixo. Basta traduzir os termos em cada uma das etapas para obtermos a sequ\u00eancia correta, presente na alternativa E.<\/p>\n

          \"imagem<\/a><\/p>\n

          Gabarito: E<\/strong><\/p>\n

            \n
          1. Ano: 2016 Banca: ESAF \u00d3rg\u00e3o: ANAC Cargo: Analista de TI – QUEST\u00c3O 34<\/strong><\/li>\n<\/ol>\n

            Em SQL, algumas consultas precisam de que os valores existentes no banco de dados sejam buscados e depois usados em uma condi\u00e7\u00e3o de compara\u00e7\u00e3o. Elas podem ser formuladas por meio de consultas.<\/p>\n

            a) concorrentes.
            \nb) comparadas.
            \nc) segmentadas.
            \nd) hierarquizadas.
            \ne) aninhadas.<\/p>\n

            Coment\u00e1rio:<\/strong> Uma consulta SQL \u00e9 aninhada quando ela est\u00e1 dentro de outra consulta SQL. A consulta aninhada normalmente aparece como parte de uma condi\u00e7\u00e3o nas cl\u00e1usulas WHERE ou HAVING. As consultas aninhadas tamb\u00e9m podem ser utilizadas na cl\u00e1usula FROM.<\/p>\n

            As consultas aninhadas podem ser utilizadas como um procedimento em que a consulta \u00e9 executada apenas uma vez, conhecida como n\u00e3o correlacionada. Outra op\u00e7\u00e3o \u00e9 a consulta ser executada repetidas vezes, neste caso falamos que ela \u00e9 correlacionada.<\/p>\n

            Gabarito: E<\/strong><\/p>\n

            \u00a0<\/strong><\/p>\n

              \n
            1. Ano: 2016 Banca: ESAF \u00d3rg\u00e3o: ANAC Cargo: Analista de TI \u2013 QUEST\u00c3O 35 <\/strong><\/li>\n<\/ol>\n

              S\u00e3o objetivos da Minera\u00e7\u00e3o de Dados:<\/p>\n

              a) Distribui\u00e7\u00e3o, Identifica\u00e7\u00e3o, Organiza\u00e7\u00e3o e Otimiza\u00e7\u00e3o.
              \nb) Previs\u00e3o, Prioriza\u00e7\u00e3o, Classifica\u00e7\u00e3o e Aloca\u00e7\u00e3o.
              \nc) Previs\u00e3o, Identifica\u00e7\u00e3o, Classifica\u00e7\u00e3o e Otimiza\u00e7\u00e3o.
              \nd) Mapeamento, Identifica\u00e7\u00e3o, Classifica\u00e7\u00e3o e Atribui\u00e7\u00e3o.
              \ne) Planejamento, Redirecionamento, Classifica\u00e7\u00e3o e Otimiza\u00e7\u00e3o.<\/p>\n

              Coment\u00e1rio:<\/strong> A quest\u00e3o n\u00e3o foi muito feliz no enunciado, dentro da literatura especializada geralmente n\u00e3o usamos o termo \u201cobjetivo\u201d para os conceitos apresentados na resposta. Minera\u00e7\u00e3o de Dados \u00e9 um campo interdisciplinar que junta t\u00e9cnicas de m\u00e1quinas de conhecimentos, reconhecimento de padr\u00f5es, estat\u00edsticas, banco de dados e visualiza\u00e7\u00e3o, para conseguir extrair informa\u00e7\u00f5es de grandes bases de dados.<\/p>\n

              Dentro deste cen\u00e1rio descrevemos uma lista de tarefas poss\u00edveis e t\u00e9cnicas para atingir nossos objetivos. Algumas dessas tarefas s\u00e3o listadas nas alternativas. A minera\u00e7\u00e3o de dados \u00e9 comumente classificada pela sua capacidade em realizar determinadas tarefas.<\/p>\n

              A lista apresentada na quest\u00e3o \u00e9 retirada do livro do Navathe, ele classifica as tarefas em categorias de problemas: previs\u00e3o, identifica\u00e7\u00e3o, classifica\u00e7\u00e3o e otimiza\u00e7\u00e3o. Vejam o texto abaixo.<\/p>\n

              O objetivo espec\u00edfico da minera\u00e7\u00e3o de dados \u00e9 o uso de algoritmos e estruturas de dados para alcan\u00e7ar uma das seguintes categorias de solu\u00e7\u00e3o de problemas: predi\u00e7\u00e3o, identifica\u00e7\u00e3o, classifica\u00e7\u00e3o ou otimiza\u00e7\u00e3o. A predi\u00e7\u00e3o<\/strong> se refere \u00e0 possibilidade de previs\u00e3o do comportamento de determinados atributos ao longo do tempo, tal como o impacto que a descontinuidade da venda de um produto pode causar na venda de outro. Determinados padr\u00f5es podem ser usados no reconhecimento de um item, evento ou atividade. Este reconhecimento pode se dar na identifica\u00e7\u00e3o<\/strong> de fraudes, no uso de cart\u00f5es de cr\u00e9dito. Grandes redes de varejo precisam estabelecer categorias de consumidores. A classifica\u00e7\u00e3o<\/strong> \u00e9 usada neste caso. A otimiza\u00e7\u00e3o<\/strong> \u00e9 um problema t\u00edpico da pesquisa operacional que pode ser abordado na minera\u00e7\u00e3o de dados, na busca do melhor uso de recursos limitados, tal como o espa\u00e7o nas prateleiras das lojas do varejo.<\/p>\n

              Desta forma podemos encontrar nossa resposta na alternativa C.<\/p>\n

              Gabarito: C<\/strong><\/p>\n

                \n
              1. Ano: 2016 Banca: ESAF \u00d3rg\u00e3o: ANAC Cargo: Analista de TI – QUEST\u00c3O 61<\/strong><\/li>\n<\/ol>\n

                Assinale a op\u00e7\u00e3o correta relativa a Sistema de Georreferenciamento.<\/p>\n

                a) S\u00e3o tipos de an\u00e1lise para dados espaciais: medidas, an\u00e1lise de interfaces, an\u00e1lise de local, an\u00e1lise de tempo.
                \nb) Um banco de dados espacial passa por verifica\u00e7\u00e3o de converg\u00eancia para armazenar dados relacionados a espa\u00e7os de objetos e de processos.
                \nc) S\u00e3o tipos de an\u00e1lise para dados espaciais: melhorias espaciais, an\u00e1lise de fluxo, localiza\u00e7\u00e3o de interfaces, gest\u00e3o de terreno.
                \nd) Um banco de dados espacial \u00e9 otimizado para armazenar e comutar dados relacionados a objetos n\u00e3o dimensionais.
                \ne) Um banco de dados espacial \u00e9 otimizado para armazenar e consultar dados relacionados a objetos no espa\u00e7o, incluindo pontos, linhas e pol\u00edgonos.<\/p>\n

                Coment\u00e1rio:<\/strong> A quest\u00e3o trata de dois conceitos os tipos de dados espaciais e os objetivos de um banco de dados espacial. Os tipos de analise espacial s\u00e3o:<\/p>\n

                Eventos ou Padr\u00f5es Pontuais<\/strong>: fen\u00f4menos expressos por pontos. Ex: ocorr\u00eancias de crimes, doen\u00e7as, localiza\u00e7\u00e3o de esp\u00e9cies vegetais.<\/p>\n

                Superf\u00edcies Cont\u00ednuas<\/strong>: estimadas por conjunto de amostras de campo resultantes de levantamento de recursos naturais. Ex: mapeamento geol\u00f3gico, topogr\u00e1fico, fitogeogr\u00e1fico.<\/p>\n

                \u00c1reas com contagens e taxas agregadas<\/strong>: associados a levantamentos populacionais, censos (originalmente dados individuais agregados em unidades de an\u00e1lise).<\/p>\n

                Os banco de dados espaciais tem uma estrutura de funcionamento semelhante a dos bancos relacionais convencionais. Sua principal diferen\u00e7a \u00e9 suportar fei\u00e7\u00f5es geom\u00e9tricas em suas tabelas.<\/p>\n

                Dados geogr\u00e1ficos existem em 3 formas b\u00e1sicas: dados de mapa<\/strong> que incluem diversos recursos geogr\u00e1ficos de objetos (pontos, linhas e pol\u00edgonos), dados de atributo<\/strong> que correspondem \u00e0 dados descritivos que os sistemas SIG associam \u00e0 recursos de mapa e dados de imagem<\/strong> que incluem dados como imagens de sat\u00e9lite e fotografias a\u00e9reas.<\/p>\n

                Desta forma podemos assinalar nossa resposta na alternativa E.<\/p>\n

                Gabarito: E<\/strong><\/p>\n

                  \n
                1. Ano: 2016 Banca: ESAF \u00d3rg\u00e3o: ANAC Cargo: Analista de TI – QUEST\u00c3O 62<\/strong><\/li>\n<\/ol>\n

                  Big Data \u00e9:<\/p>\n

                  a) volume + variedade + agilidade + efetividade, tudo agregando + valor + atualidade.
                  \nb) volume + oportunidade + seguran\u00e7a + veracidade, tudo agregando + valor.
                  \nc) dimens\u00e3o + variedade + otimiza\u00e7\u00e3o + veracidade, tudo agregando + agilidade
                  \nd) volume + variedade + velocidade + veracidade, tudo agregando + valor.
                  \ne) volume + disponibilidade + velocidade + portabilidade, tudo requerendo – valor.<\/p>\n

                  Coment\u00e1rio:<\/strong> Embora o termo “big data” seja relativamente novo, o ato de recolher e armazenar grandes quantidades de informa\u00e7\u00f5es para eventual an\u00e1lise de dados \u00e9 bem antigo. O conceito ganhou for\u00e7a no in\u00edcio dos anos 2000, quando um analista famoso deste setor, Doug Laney, articulou a defini\u00e7\u00e3o de big data como os tr\u00eas Vs:<\/p>\n

                  Volume<\/strong>. Organiza\u00e7\u00f5es coletam dados de uma grande variedade de fontes, incluindo transa\u00e7\u00f5es comerciais, redes sociais e informa\u00e7\u00f5es de sensores ou dados transmitidos de m\u00e1quina a m\u00e1quina. No passado, armazenar tamanha quantidade de informa\u00e7\u00f5es teria sido um problema \u2013 mas novas tecnologias (como o Hadoop) t\u00eam aliviado a carga.<\/p>\n

                  Velocidade<\/strong>. Os dados fluem em uma velocidade sem precedentes e devem ser tratados em tempo h\u00e1bil. Tags de RFID, sensores, celulares e contadores inteligentes est\u00e3o impulsionado a necessidade de lidar com imensas quantidades de dados em tempo real, ou quase real.<\/p>\n

                  Variedade<\/strong>. Os dados s\u00e3o gerados em todos os tipos de formatos – de dados estruturados, dados num\u00e9ricos em bancos de dados tradicionais, at\u00e9 documentos de texto n\u00e3o estruturados, e-mail, v\u00eddeo, \u00e1udio, dados de cota\u00e7\u00f5es da bolsa e transa\u00e7\u00f5es financeiras.<\/p>\n

                  Outros Vs foram adicionados ao longo dos anos:<\/p>\n

                  Veracidade<\/strong>. O quarto V do conceito est\u00e1 ligado \u00e0 veracidade do conte\u00fado. Nem todos os dados gerados possuem consist\u00eancia dentro do contexto. \u00c9 preciso destacar o que \u00e9 rico e correto em conte\u00fado no meio de tanta informa\u00e7\u00e3o. Ao garantir essa separa\u00e7\u00e3o, que \u00e9 poss\u00edvel fazer a partir do Big Data, o que sobra s\u00e3o conhecimentos importantes para compreender melhor a entidade analisada ou o neg\u00f3cio em quest\u00e3o.<\/p>\n

                  Valor<\/strong>. Para garantir que o trabalho dos outros Vs tragam retorno, \u00e9 preciso gerar valor para os resultados que retornam do Big Data. Assim, aparece o \u00faltimo V do conceito.<\/p>\n

                  Juntando todos os conceitos acima, chegamos a nossa resposta na alternativa D.<\/p>\n

                  Gabarito: D<\/strong><\/p>\n

                    \n
                  1. Ano: 2016 Banca: ESAF \u00d3rg\u00e3o: ANAC Cargo: Analista de TI – QUEST\u00c3O 70<\/strong><\/li>\n<\/ol>\n

                    Para o processamento de grandes massas de dados, no contexto de Big Data, \u00e9 muito utilizada uma plataforma de software em Java, de computa\u00e7\u00e3o distribu\u00edda, voltada para clusters, inspirada no MapReduce e no GoogleFS. Esta plataforma \u00e9 o(a)<\/p>\n

                      \n
                    1. a) Yam Common.<\/li>\n
                    2. b) GoogleCrush.<\/li>\n
                    3. c) EMRx.<\/li>\n
                    4. d) Hadoop.<\/li>\n
                    5. e) MapFix<\/li>\n<\/ol>\n

                      Coment\u00e1rio:<\/strong> Quest\u00e3o inspirada na WIKIPEDIA:<\/p>\n

                      Hadoop \u00e9 uma plataforma de software em Java de computa\u00e7\u00e3o distribu\u00edda voltada para clusters e processamento de grandes massas de dados. Foi inspirada no MapReduce e no GoogleFS<\/strong> (GFS). Trata-se de um projeto da Apache de alto n\u00edvel, que vem sendo constru\u00eddo por uma comunidade de colaboradores utilizando em sua maior parte a linguagem de programa\u00e7\u00e3o Java, com algum c\u00f3digo nativo em C e alguns utilit\u00e1rios de linha de comando escrito utilizando scripts shell. Assim podemos marcar nossa resposta na alternativa D.<\/p>\n

                      Gabarito: D<\/strong><\/p>\n

                      Qualquer d\u00favida estou as ordens,<\/strong><\/p>\n

                      PS: N\u00e3o deixem de assistir nosso periscope semanal de banco de dados, toda quarta-feira, 21h.<\/p>\n

                      Thiago Cavalcanti<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

                      Quest\u00f5es : ANAC (BANCA: ESAF) Apresentamos abaixo as quest\u00f5es da prova da ANAC devidamente comentadas para o cargo de ANALISTA ADMINISTRATIVO DE TI. 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