SBD TEMA 1

Las tecnologías de Big Data se complementan con otras disciplinas como la Minería de Datos para obtener valor de los datos. ¿Verdadero o falso?. Verdadero. Falso.

De entre las 5 Vs que definen el reto de Big Data, la V de velocidad tiene que ver con: La alta velocidad que necesitan tener los microprocesadores con los que se tratan los datos. La velocidad a la que se degrada la información. El bajo tiempo que transcurre desde que se genera el dato hasta que es adquirido por el sistema. La cantidad de datos que siguen generándose constantemente.

Las metodologías y tecnologías Big Data surgen principalmente debido a: El hecho de tener que tratar con grandes cantidades de datos que desbordan los recursos de máquinas individuales. El hecho de tener que tratar con grandes cantidades de datos que desbordan los recursos de cualquier clúster de máquinas. El hecho de necesitar limpiar de ruido los datos que se reciben desde múltiples fuentes. La necesidad de que los datos se almacenen replicados para evitar que se pierdan de forma accidental.

De entre las 5 Vs que definen el reto de Big Data, la V de volumen tiene que ver con: El elevado volumen de espacio necesario para ubicar las máquinas que conforman un clúster lo suficientemente potente. El hecho de que en cada posible fichero de vídeo o audio el sonido puede haberse guardado a diferente volumen. La gran cantidad de bytes de datos que es necesario almacenar y tratar. La complejidad distribuir una enorme cantidad de datos en los distintos volúmenes o unidades de almacenamiento.

En una base de datos diseñada según el principio BASE: Se consigue atomicidad, consistencia, aislamiento y durabilidad. El sistema es básicamente disponible, de estado blando y de consistencia eventual. El sistema es básicamente disponible, de estado blando y siempre consistente. No podemos almacenar datos que incluyan algún tipo de compresión.

De entre las 5 Vs que definen el reto de Big Data, la V de valor tiene que ver con: El alto precio que hay que pagar por los datos. La valentía que implica el acometer este tipo de proyectos. El valor que se puede obtener revendiendo datos a terceros. Cómo de útiles son los datos para la institución, empresa o persona que los usa.

Una de las siguientes no es una de las capas típicas de una arquitectura para Big Data: Capa de visualización. Capa de ingestión. Capa de consolidación. Capa de almacenamiento.

Un clúster es: Un conjunto de computadoras conectadas mediante red para trabajar como una única unidad. Una máquina lo suficientemente potente como para almacenar y procesar grandes cantidades de datos. Un conjunto de computadoras que trabajan de forma independiente y están conectadas mediante red. Un conjunto de computadoras que pueden seguir funcionando aunque no tengan conexión a red.

Las 4 características del principio ACID son: Aislamiento, Concurrencia, Independencia y Durabilidad. Atomicidad, Consistencia, Independiencia y Durabilidad. Atomicidad, Concurrencia, Aislamiento y Durabilidad. Atomicidad, Consistencia, Aislamiento y Durabilidad.

Una de los siguientes es el orden de etapas desde que ocurren los eventos hasta que de ellos se genera valor: Eventos->Información->Datos->Conocimiento->Sabiduría->Valor. Eventos->Datos->Conocimiento->Información->Sabiduría->Valor. Eventos->Datos->Información->Sabiduría->Conocimiento->Valor. Eventos->Datos->Información->Conocimiento->Sabiduría->Valor.