SGBD Distribuídos e Suas Vantagens

<p>Cada site opera de forma independente (A)</p> Signup and view all the answers

<p>Centralização da gestão de dados (D)</p> Signup and view all the answers

<p>Replicação (B)</p> Signup and view all the answers

<p>Permite a expansão do sistema com facilidade (A)</p> Signup and view all the answers

<p>Transparência de segurança (C)</p> Signup and view all the answers

<p>Map (A)</p> Signup and view all the answers

<p>Consistência Forte (C)</p> Signup and view all the answers

<p>Gerenciamento de Configuração (A)</p> Signup and view all the answers

<p>Executar consultas SQL-like (A)</p> Signup and view all the answers

<p>HDFS (D)</p> Signup and view all the answers

<p>Processamento Paralelo de Dados (B)</p> Signup and view all the answers

<p>Traduz para tarefas MapReduce (C)</p> Signup and view all the answers

<p>Armazenamento de Dados em Lote (A)</p> Signup and view all the answers

<p>Metadados (B)</p> Signup and view all the answers

<p>Banco de dados NoSQL baseado em colunas (A)</p> Signup and view all the answers

<p>O acesso e processamento de dados ocorrem em um ponto central. (B)</p> Signup and view all the answers

<p>Capacidade de escalar horizontalmente com novos nós. (B)</p> Signup and view all the answers

<p>Todos os nós têm autonomia para gerenciar seus próprios dados. (B)</p> Signup and view all the answers

<p>Fragmentação Horizontal (B)</p> Signup and view all the answers

<p>Master-Slave (A)</p> Signup and view all the answers

<p>Não é ideal para acessos aleatórios e de baixa latência. (D)</p> Signup and view all the answers

<p>Gerencia os recursos do cluster e aloca CPU e memória. (C)</p> Signup and view all the answers

<p>As cópias dos dados são atualizadas em um tempo posterior. (B)</p> Signup and view all the answers

<p>Configuração cuidadosa do tamanho do bloco. (C)</p> Signup and view all the answers

<p>Os blocos de dados propriamente ditos. (A)</p> Signup and view all the answers

<p>Uso de hardware comum, reduzindo custos. (A)</p> Signup and view all the answers

<p>Coordenar a execução de uma aplicação específica. (D)</p> Signup and view all the answers

<p>NameNode, DataNode, e a arquitetura de replicação. (D)</p> Signup and view all the answers

Um sistema de gestão de bancos de dados que armazena dados em vários computadores conectados em rede.

A capacidade de dividir logicamente os dados em partes menores, chamadas fragmentos, para melhorar o desempenho e a localização.

A criação de cópias idênticas dos dados em diferentes locais da rede, aumentando a disponibilidade e o desempenho.

Garante que todas as cópias dos dados sejam consistentes e idênticas em todos os locais da rede.

Um local físico que armazena uma parte do banco de dados distribuído.

Uma rede que conecta os diferentes sites de um SGBD distribuído, permitindo a comunicação entre eles.

Coordena as transações que envolvem múltiplos sites, garantindo a integridade dos dados.

Processa as consultas e coordena a execução em diferentes sites, garantindo que os resultados sejam consistentes.

O MapReduce é um modelo de programação distribuída que processa grandes conjuntos de dados de forma paralela, dividindo as operações em duas fases: Map e Reduce.

Na fase Map, o conjunto de dados é dividido em pares de chave-valor e uma função de transformação é aplicada a cada par.

Na fase Reduce, os resultados da fase Map são combinados e processados, geralmente para calcular agregados ou reduzir a quantidade de dados.

O HBase é um banco de dados NoSQL distribuído baseado em colunas, ideal para operações de leitura e escrita em tempo real.

O HBase armazena dados em "famílias de colunas", permitindo consultas mais rápidas para conjuntos específicos de dados.

O Zookeeper é uma ferramenta de coordenação para sistemas distribuídos, gerenciando configurações, garantindo sincronização entre nós e realizando eleições de líderes.

O Hive é uma ferramenta de data warehouse que permite executar consultas SQL-like sobre dados armazenados no HDFS, ideal para analistas que dominam SQL.

Um sistema que armazena todos os dados em um único local, geralmente em um servidor principal. O acesso e processamento são centralizados.

Capacidade de um sistema continuar funcionando mesmo com falhas em partes dele, garantindo alta disponibilidade.

Capacidade de um sistema crescer horizontalmente, adicionando mais recursos para lidar com mais dados e usuários.

Consultas podem ser processadas no local onde os dados residem, reduzindo o tempo de resposta.

A carga de trabalho é distribuída entre vários nós, evitando sobrecarga em um único servidor.

Dados são armazenados próximos aos usuários, reduzindo o tempo de acesso para eles.

Um nó central controla e coordena as operações em todos os outros nós. Simples, mas com gargalos e um único ponto de falha.

Todos os nós são autônomos para gerenciar seus próprios dados. Complexa, mas escalável e resiliente.

Combina elementos de arquiteturas centralizadas e totalmente distribuídas, com nós principais coordenando subconjuntos de nós secundários.

Divisão dos dados em diferentes locais por linhas (horizontal) ou colunas (vertical) ou uma combinação de ambas.

Todos os nós possuem uma cópia completa do banco de dados (total) ou apenas partes dos dados replicados (parcial).

Todas as cópias dos dados são atualizadas imediatamente após qualquer alteração (forte) ou gradualmente (eventual).

Um sistema de arquivos distribuído projetado para armazenar e gerenciar grandes volumes de dados em clusters. Essencial para o Hadoop.

O NameNode gerencia metadados (estrutura de diretórios) e os DataNodes armazenam blocos de dados. Ambos trabalhando juntos.