Em projetos de Big Data, que lidam com grande volu...

Q: Em projetos de Big Data, que lidam com grande volume, variedade e velocidade de dados, a escolha da técnica ideal para combinar informações de diferentes fontes é crucial. O INNER JOIN, operação comum

A) O INNER JOIN é ideal para combinar dados não estruturados, como texto livre e imagens, em projetos de Big Data. | B) Em Big Data, o uso de INNER JOIN pode ser problemático devido à necessidade de processar grandes volumes de dados, o que pode levar a um tempo de execução excessivo. | C) As tecnologias de Big Data, como Apache Hadoop e Apache Spark, eliminam completamente a necessidade de usar INNER JOIN em projetos de Big Data. | D) O INNER JOIN é mais eficiente em bancos de dados NoSQL, como o MongoDB, do que em bancos de dados relacionais (SGBDR) devido à sua estrutura não relacional. | E) O INNER JOIN é sempre a solução mais eficiente para combinar dados em Big Data, independentemente do volume e da variedade dos dados.

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Ano: 2024Banca: FURBOrganização: Câmara de Brusque - SCDisciplina: Banco de DadosTemas: Sistemas de Gerenciamento de Banco de Dados Relacionais

Em projetos de Big Data, que lidam com grande volume, variedade e velocidade de dados, a escolha da técnica ideal para combinar informações de diferentes fontes é crucial. O INNER JOIN, operação comum em bancos de dados relacionais (SGBDR), apresenta desafios específicos nesse contexto. Com base em seus conhecimentos sobre INNER JOIN e os desafios de Big Data, assinale a afirmação verdadeira:

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