Cuestionario Big Data FundamentalsOnline version Preguntas clave de Big Data y herramientas by Adrian vallejos 1 ¿Qué es Big Data? a Base de datos en memoria única b Conjunto masivo de datos generados a gran velocidad y variedad que requiere tecnologías especializadas para su gestión c Conjunto pequeño de datos almacenados localmente d Sistema de información basado únicamente en bases de datos relacionales 2 ¿Cuál es la función principal de Hadoop dentro del ecosistema Big Data? a Crear modelos predictivos automáticos b Almacenar datos solo en un solo nodo c Gestionar gráficos 3D para videojuegos d Procesar y almacenar grandes volúmenes de datos en forma distribuida 3 ¿Qué componente de Hadoop se encarga del almacenamiento distribuido? a HDFS b MapReduce c HBase d YARN 4 ¿Cuál es la función de MapReduce? a Gestionar usuarios y permisos b Servir como base de datos documental c Procesar datos mediante tareas paralelas de manera distribuida d Convertir datos SQL a NoSQL 5 ¿Qué rol cumple YARN en Hadoop? a Convertir datos en gráficos b Almacenar datos sin estructura c Analizar sensores IoT d Administrar recursos y gestionar tareas dentro del cluster 6 ¿Qué es Apache Spark? a Base de datos relacional b Lenguaje de bases de datos c Motor de procesamiento unificado para análisis de datos a gran escala, optimizado mediante procesamiento en memoria d Sistema operativo especializado para servidores 7 ¿Cuál es la diferencia principal entre Spark y Hadoop MapReduce? a Spark no soporta ML b Spark solo procesa datos estructurados c Spark no funciona en clústeres d Spark es mucho más rápido gracias al procesamiento en memoria (in-memory computing) 8 ¿Qué módulo de Spark se utiliza para aprendizaje automático? a MLlib b Spark SQL c Spark GraphX d Spark Logs 9 ¿Qué tipo de base de datos es MongoDB? a Almacenamiento en columnas b Base de datos gráfica c NoSQL basada en documentos d SQL relacional 10 ¿Qué tipo de datos gestionan mejor las bases NoSQL? a Solo datos numéricos b Datos ya estructurados y fijos c Solo transacciones bancarias d Datos no estructurados o semi-estructurados con alta escalabilidad
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