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Assim como os dados estruturados, os dados não estruturados também podem ser armazenados em bancos de dados relacionais.  

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Uma vantagem do Apache Hadoop é o processamento em grandes computadores, o que facilita o processamento centralizado de dados. 

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Aplicações que usam data lake devem ser abrigadas em plataformas diferentes, em função de armazenarem dados estruturados e não estruturados. 

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Em um cubo OLAP, os dados podem ser acumulados e divididos conforme a necessidade de cada usuário, para atender a várias áreas de interesse. 

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Na etapa de captura de Big Data, grandes volumes de dados são armazenados em bancos de dados NoSQL, devido à sua escalabilidade e à sua flexibilidade. 

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As funções do MapReduce transformam um volume grande de dados em grupamentos segmentados, mantendo na saída a mesma quantidade de dados da entrada.

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O serviço ElasticSearch utiliza índices divididos em fragmentos, de maneira que cada nó armazena diversos fragmentos e atua na coordenação das operações nos vários fragmentos.  

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Streaming processing é uma tecnologia de Big Data exclusiva para atender processamentos de serviços de streaming de áudio e vídeo.

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Na apresentação de dados, a extração de subcoleções e a consulta de parâmetros permitem a navegação em diversos cenários da visualização.

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No processamento ROLAP, bancos de dados relacionais são utilizados como local de armazenamento para agregação, enquanto, nos processamentos MOLAP e HOLAP, utilizam-se bancos de dados multidimensionais.

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O processo de ELT, devido às suas etapas, exige maior definição de regras, estruturas e relações do que a abordagem ETL.

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Subconjunto de um data warehouse, o data mart é especializado em uma área específica de uma organização.

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Em um data lake, os dados são depositados em estado bruto, sem terem passado por qualquer análise e mesmo sem terem uma governança.