a teoria relacional prega que seja criado um
campo multivalorado na tabela Pedido para
armazenamento dos produtos.

para modelagem física poderá ser criada
uma tabela intermediária entre Pedido e
Produto, com o objetivo de modificar a
cardinalidade N:N.

na maioria das vezes em que as
cardinalidades 1:N e N:N são utilizadas,
deve-se criar uma tabela intermediária para
que estas sejam modificadas para 1:1,
facilitando a implementação do modelo.

as cardinalidades devem ser corretamente
estabelecidas, pois são fundamentais na
implementação das futuras rotinas de
backup.

as cardinalidades possuem função
ilustrativa, não influenciando diretamente a
forma como a modelagem será
implementada.

A alternativa correta é a (B) - para modificar a cardinalidade N:N, geralmente é criada uma tabela intermediária entre as entidades envolvidas no relacionamento. Essa tabela é chamada de tabela associativa ou tabela de junção e serve para representar a associação entre os registros das duas tabelas envolvidas no relacionamento. Essa abordagem é comum em bancos de dados relacionais para lidar com relacionamentos muitos-para-muitos. A alternativa (A) é incorreta, pois a criação de campos multivalorados é uma prática que viola as regras da normalização de bancos de dados relacionais. As alternativas (C), (D) e (E) são incorretas, pois não fazem sentido em relação à cardinalidade e modelagem de bancos de dados.

A alternativa correta é a letra D - Portabilidade. A operação de transferir uma imagem Docker para outro host é conhecida como portabilidade. O Docker possibilita a criação de um ambiente isolado e portátil para as aplicações, permitindo que elas sejam facilmente movidas entre diferentes ambientes de desenvolvimento, teste e produção. Isso é possível devido à capacidade do Docker de encapsular aplicativos e suas dependências em contêineres leves e portáteis. As outras opções apresentadas não estão relacionadas com essa operação específica do Docker.

O servidor que é responsável por gerenciar os metadados do sistema de arquivos distribuído HDFS é chamado de NameNode. Ele é o servidor mestre que mantém informações sobre a localização dos blocos de dados, permissões de acesso e outras informações do sistema de arquivos. Já o DataNode é o servidor escravo que armazena os blocos de dados do arquivo em si. Os demais termos mencionados na questão não fazem parte da nomenclatura do Hadoop.

A alternativa correta é o Spark. O Apache Spark é uma plataforma de processamento distribuído e escalável de dados em larga escala que foi desenvolvida para suprir as limitações do processamento em lote do Hadoop e oferecer suporte ao processamento em tempo real de Big Data. Ele fornece um mecanismo para processar dados em memória, o que aumenta significativamente a velocidade de processamento em relação ao Hadoop. Além disso, o Spark oferece suporte a várias linguagens de programação, incluindo Java, Scala, Python e R, o que o torna uma plataforma flexível para processamento de dados em tempo real.

a consulta apresenta um erro de sintaxe,
pois ordena apenas a última operação.

as duas operações possuem número de
colunas diferente, o que gera um erro de
sintaxe.

o uso de duas colunas virtuais (‘TOTAL’ e
‘SALARIO’) gera um erro de sintaxe na
consulta.

o comando ‘ORDER BY’ gera um erro de
sintaxe na consulta, pois não informa nomes
válidos de colunas.

a consulta não apresenta erros de sintaxe.

A alternativa correta é a letra (E), "a consulta não apresenta erros de sintaxe". Isso porque a consulta SQL está escrita corretamente, com as operações SELECT e UNION ALL unindo duas tabelas com a mesma quantidade de colunas. Além disso, o uso das colunas virtuais 'TOTAL' e 'SALARIO' também está correto, pois elas são criadas por meio de funções de agregação e não afetam a sintaxe da consulta. Por fim, o comando ORDER BY é válido e está ordenando corretamente o resultado da consulta pela coluna 'TOTAL'.

Questões de Concurso para Engenheiro de Dados Big Data