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Os sistemas de Data Warehouse são tradicionalmente suportados por modelos multidimensio...
Os sistemas de Data Warehouse são tradicionalmente suportados por modelos multidimensionais predefinidos, tendo o intuito de prover suporte a aplicações de Business Intelligence. A resposta às novas necessidades é a utilização de memória extensiva, distribuição de dados e paralelização de processamento, que, de uma forma ou de outra, estão incluídos no Apache Hadoop, Apache Spark, bases de dados NoSQL e tecnologias complementares a estas.
Uma característica importante do Apache Spark é
A
realizar processamento em lote, sendo adequado para cargas de trabalho como análises retrospectivas.
B
ser baseado no mapeamento de memória, dividindo dados em blocos e distribuindo entre os nós de um cluster.
C
utilizar in-memory cache (cache em memória) e recursos de otimização para agilizar consultas analíticas em conjuntos de dados de qualquer tamanho.
D
gerenciar e monitorar clusters de nós, otimizando o processamento por meio de paralelismo.