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Considere as características técnicas das ferramentas Flink e Spark Streaming, submetidas ao consumo de um mesmo stream ...

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457941201191654
Ano: 2025Banca: FCCOrganização: Prefeitura de São Paulo - SPDisciplina: Banco de DadosTemas: Análise de Grandes Volumes de Dados
Considere as características técnicas das ferramentas Flink e Spark Streaming, submetidas ao consumo de um mesmo stream of data do Kafka, em condições ideais.


I. Processa dados em true real-time, lidando com cada evento assim que ele chega.

II. O modo de micro-batch introduz um pequeno delay (latência) entre a ingestão e o processamento dos dados devido à coleta em lote.

III. Mostra um fluxo mais continuo de resultados, especialmente se nenhum windowing ou batching estiver envolvido.

IV. Mais adequado para pipelines de ETL e análises de logs, nos quais a latência dos micro-batching é aceitável.

V. O modelo de processamento de fluxo real garante semântica exactly-once para o processamento de eventos, o que é essencial para aplicações críticas.


As características estão corretamente atribuídas às ferramentas em: 
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