Vamos analisar cada uma das alternativas apresentadas sobre o Spark Streaming: 1. "Spark Streaming não se integra com outras bibliotecas do Spark, como Spark SQL, MLlib e GraphX." - Esta afirmação é falsa, pois o Spark Streaming se integra sim com essas bibliotecas. 2. "Spark Streaming não suporta operações de janelas, o que limita a capacidade de realizar cálculos em intervalos de tempo específicos." - Esta afirmação também é falsa, pois o Spark Streaming suporta operações de janelas. 3. "Spark Streaming processa dados em grandes intervalos de tempo, conhecidos como macro-batches, para permitir a análise contínua." - Esta afirmação é verdadeira, pois o Spark Streaming processa dados em micro-batches, mas a descrição de "grandes intervalos" pode ser confusa. 4. "Receivers são componentes que enviam dados de fontes externas para o armazenamento em disco do Spark para processamento." - Esta afirmação é verdadeira, pois os Receivers são responsáveis por receber dados de fontes externas. 5. "A principal abstração de Spark Streaming é o DStream, que representa um fluxo contínuo de dados dividido em pequenos batches discretos." - Esta afirmação é verdadeira, pois o DStream é realmente a principal abstração do Spark Streaming. Dentre as opções analisadas, a que descreve corretamente uma característica ou componente do Spark Streaming é: "Receivers são componentes que enviam dados de fontes externas para o armazenamento em disco do Spark para processamento."