Questões de Concurso Público Receita Federal 2023 para Analista-Tributário (manhã)

se concentra na descrição de dados passados e presentes, com o objetivo de encontrar tendências e padrões que possam ser usados para prever eventos futuros.

usa modelos matemáticos e estatísticos para identificar a melhor solução possível para um determinado problema. 

se concentra em identificar as causas subjacentes de um problema e em encontrar maneiras de corrigi-las.

usa algoritmos de aprendizado de máquina para identificar padrões e tendências em grandes conjuntos de dados.

usa modelos de aprendizado profundo para identificar padrões em dados não estruturados. 

O processamento de dados no Spark é mais rápido do que no Hadoop, pois ele é baseado em memória e utiliza RDDs, enquanto o Hadoop é baseado em disco e utiliza MapReduce.

O processamento de dados no Hadoop é mais rápido do que no Spark, pois o Hadoop é mais escalável e utiliza clusters maiores, enquanto o Spark é limitado pelo tamanho do cluster. 

O Spark é mais adequado para cargas de trabalho mais pesadas, enquanto o Hadoop é melhor para cargas de trabalho mais leves e interativas.

O Spark e o Hadoop utilizam as mesmas técnicas de processamento de dados, mas o Spark é mais adequado para casos de uso em que a latência é um fator crítico, enquanto o Hadoop é mais adequado para casos de uso em que a capacidade de processamento em lote é mais importante.

O Hadoop é uma tecnologia mais recente que oferece melhorias, em relação ao Spark, em termos de desempenho e velocidade de processamento.