Considere as características técnicas das ferramentas Flink e Spark Streaming, submetidas ao consumo de um mesmo stream of data do Kalka, 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-baiches é aceitável.V. O modelo de processamento de fluxo real garante semântica exacil-once para o processamento de eventos, o que é essencial para aplicações críticas. As características estão corretamente atribuídas às ferramentas em: Considere as características técnicas das ferramentas Flink e Spark Streaming, submetidas ao consumo de um mesmo stream of data do Kalka, 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-baiches é aceitável.V. O modelo de processamento de fluxo real garante semântica exacil-once para o processamento de eventos, o que é essencial para aplicações críticas. As características estão corretamente atribuídas às ferramentas em:

Considere as características técnicas das ferramentas Fli...

Q3719671

Ano: 2025

Prova: FCC - Prefeitura de São Paulo - Analista de Planejamento e Desenvolvimento Organizacional - Área TIC - 2025

Considere as características técnicas das ferramentas Flink e Spark Streaming, submetidas ao consumo de um mesmo stream of data do Kalka, 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-baiches é aceitável.

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

As características estão corretamente atribuídas às ferramentas em:

Flink	Spark
II e IV	I, III e V

Flink

Spark

I, III e IV

II e V

Flink	Spark
II e IV	I, III e V

Flink	Spark
I, III e V	II e IV

Flink	Spark
I e IV	II, III e V

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Considere as características técnicas das ferramentas Flink e Spark Streaming, submetid...