Logo Passei Direto
Buscar

Inteligência Artificial

Outros
De acordo com o texto-base, qual das seguintes afirmacoes sobre PySpark é correta?

PySpark é mantido pela Universidade da Califórnia, em Berkeley, e não conta com suporte para operações distribuídas.
PySpark é uma ferramenta que conecta Python ao Hadoop, proporcionando uma maneira de analisar dados em pequena escala.
PySpark permite a manipulação de dados com DataFrames e Datasets, mas não suporta consultas SQL.
PySpark oferece suporte para operações distribuídas, possibilitando o processamento de dados em um cluster de computadores.
PySpark é uma ferramenta que conecta Python ao Apache Hive, oferecendo funcionalidades limitadas de machine learning.
User badge image
Desvendando com Questões

ano passado

User badge image
Desvendando com Questões

ano passado

Linguagens de programação para ciência de dados (Python com Spark)
12 pág.

Linguagens de programação para ciência de dados (Python com Spark)

ANHANGUERA

Respostas

User badge image

Ed Verified user icon

ano passado

A afirmação correta sobre PySpark é: "PySpark oferece suporte para operações distribuídas, possibilitando o processamento de dados em um cluster de computadores." PySpark é uma interface do Python para o Apache Spark, que é projetado para processamento de dados em larga escala e operações distribuídas.

Essa resposta te ajudou?

0
Dislike0
details

Libere essa resposta sem enrolação!

Craque NetoCraque Neto

Ao continuar, você aceita os Termos de Uso e Política de Privacidade

Ainda com dúvidas?

Envie uma pergunta e tenha sua dúvida de estudo respondida!

Essa pergunta também está no material:

Linguagens de programação para ciência de dados (Python com Spark)
12 pág.

Linguagens de programação para ciência de dados (Python com Spark)

ANHANGUERA

Mais perguntas desse material

Com base no texto, qual das seguintes bibliotecas Python é especificamente mencionada como uma ferramenta para visualização de dados?

Seaborn
TensorFlow
Pandas.
Scikit-learn.
PyTorch.

Associe corretamente os itens da Lista I com os itens da Lista II:

Lista I
I. Filtragem
II. Agregação
III. União

Lista II
A. df.groupBy("nome").agg({"idade": "mean"})
B. df.filter(df.age > 30)
C. df1.union(df2)

I-A, II-B, III-C.
I-C, II-A, III-B.
I-A, II-C, III-B.
I-B, II-A, III-C.
I-B, II-C, III-A.

De acordo com o texto-base, identifique qual das alternativas a seguir descreve corretamente uma característica ou componente do Spark Streaming.

Spark Streaming não se integra com outras bibliotecas do Spark, como Spark SQL, MLlib e GraphX.
Spark Streaming não suporta operações de janelas, o que limita a capacidade de realizar cálculos em intervalos de tempo específicos.
Spark Streaming processa dados em grandes intervalos de tempo, conhecidos como macro-batches, para permitir a análise contínua.
Receivers são componentes que enviam dados de fontes externas para o armazenamento em disco do Spark para processamento.
A principal abstração de Spark Streaming é o DStream, que representa um fluxo contínuo de dados dividido em pequenos batches discretos.

De acordo com o texto-base, analise as afirmativas a seguir sobre as ferramentas de visualização de dados e assinale a alternativa que contém a sequência correta de verdadeiro (V) ou falso (F).

V, F, F, V.
V, V, F, F.
V, F, V, F.
F, V, F, V.
F, F, V, V.

De acordo com o texto-base, analise as afirmativas a seguir e assinale a alternativa que contém a sequência correta de verdadeiro (V) ou falso (F):

( ) Spark Core fornece funcionalidades básicas de processamento de dados, como operações em RDDs e gerenciamento de memória.
( ) Spark SQL é um módulo para processamento de dados em tempo real, permitindo a construção de pipelines de dados.
( ) MLlib é uma biblioteca de aprendizado de máquina que fornece algoritmos comuns como classificação, regressão e clustering.
( ) Os RDDs são imutáveis e podem ser particionados automaticamente pelo Spark para permitir processamento paralelo.

V, F, V, V.
V, V, F, F.
V, F, F, V.
F, V, V, F.
F, F, V, V.

Baseado no texto-base, analise as assertivas a seguir e assinale a alternativa que contém apenas as assertivas corretas.

I. Streamlit é uma biblioteca Python que facilita a criação de aplicativos web interativos para análise de dados, permitindo a execução de aplicações com o comando streamlit run nome_do_arquivo.py.

II. Plotly Dash permite a criação de aplicativos analíticos interativos com componentes HTML, CSS e JavaScript, e pode integrar callbacks para atualizar componentes do dashboard em tempo real.

III. O dashboard de ocupação do hospital SaúdePlus, que mostra em tempo real a ocupação dos leitos e o fluxo de pacientes, é construído usando Power BI.

IV. O dashboard de inventário de medicamentos do hospital SaúdePlus, que rastreia os níveis de estoque e previsões de demanda, é criado no Tableau.

V. O dashboard de satisfação do paciente, que consolida o feedback dos pacientes de várias fontes, é desenvolvido usando D3.js e integra ferramentas de análise de texto para identificar tendências.

II, III e IV são corretas.
II, IV e V são corretas.
I, III e V são corretas.
I e II são corretas.
I, II e V são corretas.

Complete as lacunas com os termos corretos: O _________ é a aplicação principal que cria o contexto Spark, define as operações no RDDs e DataFrames, e solicita a execução dessas operações. O _________ gerencia os recursos do cluster e aloca recursos para as aplicações Spark. Os _________ são processos que executam as tarefas atribuídas pelo Driver.

Executors; Cluster Manager; Driver.
Driver; Cluster Manager; Executors.
Executor; Driver; Cluster Manager.
Driver; Executors; Cluster Manager.
Cluster Manager; Executors; Driver.

Complete as lacunas com as ferramentas ou comandos corretos para instalar Python em diferentes sistemas operacionais: Para instalar Python no Windows, deve-se acessar o site oficial e marcar a opção _________. No macOS, recomenda-se usar o _________ para instalar a versão mais recente do Python 3.x. No Linux, em distribuições como Ubuntu, pode-se usar o comando ___________________.

"Add Python to PATH"; dnf; brew install python.
"Add Python to PATH"; PyCharm; sudo apt-get install python3.
"Add Python to PATH"; Homebrew; sudo apt-get install python3.
VS Code; Homebrew; sudo dnf install python3.
Homebrew; "Add Python to PATH"; sudo dnf install python3.

Associe corretamente os itens da Lista I com os itens da Lista II: Lista I I. NumPy II. Pandas III. Dicionários Lista II A. Series e DataFrame B. Pares chave-valor C. Array multidimensional

I-B, II-A, III-C.
I-A, II-B, III-C.
I-C, II-B, III-A.
I-A, II-C, III-B.
I-C, II-A, III-B.

Mais conteúdos dessa disciplina