Leccion #2 Big Data

¿Qué es la arquitectura de Big Data?

• Un sistema que maneja pequeñas cantidades de datos.

• Un sistema para manejar grandes volúmenes de datos de alta velocidad.

• Una técnica para comprimir datos.

• Un sistema para almacenar datos únicamente estructurados.

¿Cuál es una de las fases clave de la arquitectura de Big Data?

• Ingesta de Datos.

• Visualización de Datos.

• Gobernanza de los Datos.

• Proceso de Comprensión de Datos.

¿Cuál de las siguientes NO es una tecnología utilizada para la ingestión de datos en Big Data?

• Apache NiFi.

• Amazon Kinesis.

• Google Drive.

• Apache Kafka.

¿Cuál es la principal ventaja de la ingesta de datos en tiempo real?

• Captura de datos continuos mientras se generan.

• Mejora el rendimiento de los servidores.

• Reduce el tamaño de los archivos.

• Facilita la captura de datos estructurados únicamente.

¿Qué tipo de datos puede manejar un sistema de almacenamiento de Big Data?

• Estructurados.

• Semi-estructurados.

• No estructurados.

• Todas las anteriores.

• Ninguna de las anteriores

¿Qué tecnología es comúnmente utilizada para almacenamiento distribuido en Big Data?

• Hadoop HDFS.

• Excel.

• Google Sheets.

• Microsoft Word.

¿Cuál es una ventaja del almacenamiento en la nube en Big Data?

• Escalabilidad.

• Velocidad de procesamiento.

• Mayor consumo de recursos.

• Solo puede manejar datos estructurados.

¿Cuál es una desventaja del almacenamiento de Big Data?

• Costos elevados.

• Siempre requiere menos recursos.

• No puede manejar datos no estructurados.

• No permite replicación de datos.

¿Qué herramienta es usada para procesamiento paralelo en clústeres distribuidos?

• MySQL.

• Apache Flume.

• Apache Spark.

• Power BI.

¿Qué tipo de análisis utiliza algoritmos de Machine Learning para predecir futuros resultados?

• Análisis descriptivo.

• Análisis predictivo.

• Análisis prescriptivo.

• Análisis de tendencias.