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Em um cenário de processamento de grandes volumes de dados, como o de uma Secretaria da Fazenda, onde há a necessidade de lidar tanto com dados históricos armazenados em lote quanto com dados em tempo real para tomadas de decisão instantâneas, a escolha adequada de tecnologias e abordagens é essencial. Considerando as soluções de Big Data disponíveis, a correta combinação tecnológica e sua respectiva aplicação é
Hadoop YARN como um motor de processamento especializado em tarefas interativas e de baxa latência para dashboards em tempo real.
Hadoop MapReduce para análise de dados em tempo real, devido à sua arquitetura baseada em fluxo contínuo e baixa latência.
Apache Spark como substituto direto do HDFS para armazenamento distribuído de grandes volumes de dados, oferecendo alta durabilidade e replicação automática.
Apache Storm para processamento em lote de grandes volumes de dados com foco em persistência e consistência transacional.
Apache Spark Structured Streaming para análise em tempo real de dados com suporte a tolerância a falhas e integração com diversas fontes de dados, como Kafka.