Questões de Concurso Comentadas para TJ-RN

Q1307099

Ano: 2020 Banca: COMPERVE - UFRN Órgão: TJ-RN Prova: COMPERVE - 2020 - TJ-RN - Analista de Sistemas Sênior |

Q1307099 Programação

O desenvolvimento de aplicações hibrídas para dispositivos móveis está associado à capacidade de executar código HTML, CSS e JS dentro do escopo de uma aplicação mobile. Isso permite o desenvolvimento de uma aplicação WEB que irá executar dentro de uma aplicação móvel. Para que isso funcione, Sistemas Operacionais para dispositivos móveis disponibilizam uma API que possui um componente denominado

A

WebView.

B

UIView.

C

Blink.

D

Cordova.

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Q1307092

Ano: 2020 Banca: COMPERVE - UFRN Órgão: TJ-RN Prova: COMPERVE - 2020 - TJ-RN - Analista de Sistemas Sênior |

Q1307092 Programação

O PHP é uma linguagem de script open source de uso geral, muito utilizada, especialmente adequada para o desenvolvimento web e que pode ser utilizada junto da linguagem HTML. No PHP, em sua versão 7 ou superior,

A

ao se definir uma função, é obrigatória a declaração do seu tipo de retorno.

B

uma das formas de se comentar uma linha de código é usando o caractere &.

C

a variável global $_POST contém os dados das requisições POST e das requisições GET.

D

existe distinção entre maiúsculas e minúsculas nos nomes de variáveis.

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Q1307091

Ano: 2020 Banca: COMPERVE - UFRN Órgão: TJ-RN Prova: COMPERVE - 2020 - TJ-RN - Analista de Sistemas Sênior |

Q1307091 Programação

Os modificadores de acesso são palavras-chave que delimitam o nível de acesso, visibilidade e encapsulamento de elementos na linguagem Java. Sobre os modificadores de acesso, é correto afirmar:

A

o modificador protected permite que apenas a própria classe possa acessar o recurso.

B

o modificador private permite que apenas a própria classe e as classes do mesmo pacote possam acessar o recurso.

C

o modificador public permite que apenas a própria classe e aqueles que a herdarem possam acessar o recurso.

D

o modificador default é atribuído quando não é informado nenhum modificador de acesso.

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Q1307090

Ano: 2020 Banca: COMPERVE - UFRN Órgão: TJ-RN Prova: COMPERVE - 2020 - TJ-RN - Analista de Sistemas Sênior |

Q1307090 Programação

Sobre a linguagem de programação Java, analise as afirmativas abaixo.

I É possível instanciar uma classe abstrata.

II A palavra chave inherits define a herança de uma classe para outra.

III A palavra chave super é utilizada para fazer referência à classe pai herdada.

IV A desalocação de memória é feita de forma automática pelo garbage collector.

Estão corretas as afirmações

A

I e II.

B

I e IV.

C

III e IV.

D

II e III.

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Q1307089

Ano: 2020 Banca: COMPERVE - UFRN Órgão: TJ-RN Prova: COMPERVE - 2020 - TJ-RN - Analista de Sistemas Sênior |

Q1307089 Programação

Dos trechos de códigos abaixo, extraídos de um arquivo fonte escrito para a versão 8 da linguagem Java, o único que compila corretamente é

A

String x = (String) (b > c) ? "true" : "false"

B

public static void main (String ... args){}

C

final enum letra {A, B, C}

D

Boolean bool = new Boolean()

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Q1307088

Ano: 2020 Banca: COMPERVE - UFRN Órgão: TJ-RN Prova: COMPERVE - 2020 - TJ-RN - Analista de Sistemas Sênior |

Q1307088 Programação

Uma interface na linguagem Java é apenas um contrato que a classe deve cumprir com a interface que a implementa. Sobre interfaces na linguagem Java, é correto afirmar:

A

as variáveis são implicitamente public static final.

B

elas fazem parte de herança.

C

uma interface pode implementar uma class.

D

as variáveis e métodos podem ter qualquer modificador de acesso.

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Q1307086

Ano: 2020 Banca: COMPERVE - UFRN Órgão: TJ-RN Prova: COMPERVE - 2020 - TJ-RN - Analista de Sistemas Sênior |

Q1307086 Banco de Dados

Strech DB é uma funcionalidade introduzida na versão 2016 do MS SQL SERVER, que permite transferir parte ou a totalidade dos dados armazenados, de forma transparente e segura, para a nuvem, usando o Microsoft Azure. Essa funcionalidade pode ser usada em tabelas que

A

não contenham dados do tipo FILESTREAM.

B

sejam referenciadas por uma chave estrangeira.

C

possuam índices full-text.

D

não tenham mais do que 500 colunas ou 998 indíces.

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Q1307085

Ano: 2020 Banca: COMPERVE - UFRN Órgão: TJ-RN Prova: COMPERVE - 2020 - TJ-RN - Analista de Sistemas Sênior |

Q1307085 Banco de Dados

A versão 2016 do MS SQL SERVER adicionou uma nova funcionalidade que permite gerenciar a exibição de dados confidenciais, em nível de coluna, de acordo com o usuário que está executando uma determinada consulta. Essa tecnologia é denominada

A

Dynamic Data Masking.

B

Row Level Security.

C

Always Encrypted.

D

Asymmetric Key.

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Q1307028

Ano: 2020 Banca: COMPERVE - UFRN Órgão: TJ-RN Prova: COMPERVE - 2020 - TJ-RN - Analista de Suporte Pleno - Banco de Dados |

Q1307028 Banco de Dados

A ferramenta SPOON é empregada para a construção de transformações, lançando mão do Pentaho Data Integration (PDI), porém utilizável apenas para ambiente de desenvolvimento. Para ambientes de produção, o PDI disponibiliza a ferramenta

A

ETL.

B

PAN.

C

YARN.

D

CARTE.

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Q1307027

Ano: 2020 Banca: COMPERVE - UFRN Órgão: TJ-RN Prova: COMPERVE - 2020 - TJ-RN - Analista de Suporte Pleno - Banco de Dados |

Q1307027 Banco de Dados

Ao realizar transformações usando o Pentaho Data Integration (PDI), é possível definir variáveis para serem usadas durante o processo de transformação. Para referenciar uma variável Kettle chamada PASTA_SAIDA, utiliza-se a sintaxe

A

${PASTA_SAIDA}

B

%{PASTA_SAIDA}

C

$PASTA_SAIDA$

D

%PASTA_SAIDA%

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Q1307026

Ano: 2020 Banca: COMPERVE - UFRN Órgão: TJ-RN Prova: COMPERVE - 2020 - TJ-RN - Analista de Suporte Pleno - Banco de Dados |

Q1307026 Banco de Dados

Num projeto de modelagem dimensional, há 4 passos (ou decisões-chave). Dois desses passos são:

A

identificar os stakeholders e desnormalizar o banco de dados.

B

identificar os fatos e normalizar o banco de dados.

C

selecionar o processo de negócio e selecionar as chaves estrangeiras.

D

definir a granularidade e identificar as dimensões.

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Q1307024

Ano: 2020 Banca: COMPERVE - UFRN Órgão: TJ-RN Prova: COMPERVE - 2020 - TJ-RN - Analista de Suporte Pleno - Banco de Dados |

Q1307024 Banco de Dados

Considerado um importante componente da área de Business Intelligence (BI), o DataWarehouse pode fazer uso de diversas fontes de dados. Considere as afirmações abaixo sobre DataWarehouse.

I Faz uso intensivo de operações de escrita e pouco uso de operações de leitura.

II É projetado para tarefas analíticas, oferecendo dados para tomada de decisão.

III Seus dados são projetados e estruturados de maneira normalizada.

IV Contém dados em diferentes níveis, podendo esses dados serem atômicos ou sumarizados.

Estão corretas as afirmações

A

I e IV.

B

I e III.

C

II e III.

D

II e IV.

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Q1307023

Ano: 2020 Banca: COMPERVE - UFRN Órgão: TJ-RN Prova: COMPERVE - 2020 - TJ-RN - Analista de Suporte Pleno - Banco de Dados |

Q1307023 Banco de Dados

Embora Big Data tenha diferentes definições, há um consenso sobre o modelo dos 3 V’s que correspondem a 3 características. Duas dessas características são:

A

Volume e Velocity.

B

Variety e Value.

C

Viable e Vast.

D

Valid e Verbose.

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Q1307022

Ano: 2020 Banca: COMPERVE - UFRN Órgão: TJ-RN Prova: COMPERVE - 2020 - TJ-RN - Analista de Suporte Pleno - Banco de Dados |

Q1307022 Banco de Dados

Big Data surgiu a partir da necessidade de manipular um grande volume de dados e, com isso, novos conceitos foram introduzidos, como o Data Lake, que

A

pode ser considerado um repositório de dados relacionados, sendo, portanto, um armazém de dados orientado por assunto.

B

pode ser considerado um conjunto de bancos de dados relacionais e com relacionamentos entre tabelas de diferentes esquemas de bancos de dados.

C

é o resultado de sucessivas operações de mineração de dados, sendo um ambiente no qual é possível ter relatórios e dashboards de maneira amigável para os analistas de negócio.

D

é projetado para armazenar dados de diversas fontes e formatos, não havendo a necessidade da definição de um esquema de dados para inserir novos itens.

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Q1307021

Ano: 2020 Banca: COMPERVE - UFRN Órgão: TJ-RN Prova: COMPERVE - 2020 - TJ-RN - Analista de Suporte Pleno - Banco de Dados |

Q1307021 Banco de Dados

JSON é um formato de dados utilizado para representação e troca de dados entre sistemas, possuindo estrutura própria de representação, que difere da representação usada em banco de dados relacionais. No Microsoft SQL SERVER 2016 em diante, para manipular/apresentar dados JSON em um formato tabular, utiliza-se a função

A

FROMJSON

B

OPENJSON

C

AS_JSON

D

READ_JSON

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Q1307020

Ano: 2020 Banca: COMPERVE - UFRN Órgão: TJ-RN Prova: COMPERVE - 2020 - TJ-RN - Analista de Suporte Pleno - Banco de Dados |

Q1307020 Banco de Dados

Um usuário está analisando dados por meio de uma ferramenta DataWarehouse, e deseja comparar medidas numéricas distintas que são relacionadas entre si por meio de dimensões em comum. Para isso, o usuário deve realizar a operação

A

drill across.

B

pivot.

C

slice and dice.

D

roll up.

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Q1307019

Ano: 2020 Banca: COMPERVE - UFRN Órgão: TJ-RN Prova: COMPERVE - 2020 - TJ-RN - Analista de Suporte Pleno - Banco de Dados |

Q1307019 Banco de Dados

A modelagem dimensional é amplamente aceita como uma técnica para expor dados analíticos, pois apresenta dados de maneira compreensível para usuários de negócio bem como tem um desempenho rápido nas consultas. Nesse contexto, uma tabela de dimensão

A

pode ser categorizada como: aditiva, semi-aditiva e não aditiva.

B

deve ser normalizada.

C

tem apenas uma coluna chave primária.

D

também é chamada de tabela de medidas.

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Q1307018

Ano: 2020 Banca: COMPERVE - UFRN Órgão: TJ-RN Prova: COMPERVE - 2020 - TJ-RN - Analista de Suporte Pleno - Banco de Dados |

Q1307018 Banco de Dados

Visões multidimensionais dos dados podem ser expressas por diferentes tecnologias de bancos de dados. Uma dessas visões pode ser implementada utilizando star schemas, onde

A

a tabela central, com relacionamento para todas as outras, é a tabela de dimensões.

B

as informações de fatos são normalizadas e as informações de dimensões são desnormalizadas.

C

a inclusão de cubos OLAP deve ser feita durante a etapa de normalização.

D

as informações são classificadas em 3 grupos: fatos, dimensões e medidas.

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Q1307017

Ano: 2020 Banca: COMPERVE - UFRN Órgão: TJ-RN Prova: COMPERVE - 2020 - TJ-RN - Analista de Suporte Pleno - Banco de Dados |

Q1307017 Banco de Dados

Um modelo dimensional organiza os dados em um formato que oferece compreensão ao usuário, desempenho nas consultas e resiliência às alterações. Modelos dimensionais implementados em um banco de dados multidimensional são referidos como

A

star schemas.

B

cubos OLAP.

C

data marts.

D

tabelas de dimensões.

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Q1307016

Ano: 2020 Banca: COMPERVE - UFRN Órgão: TJ-RN Provas: COMPERVE - 2020 - TJ-RN - Analista de Suporte Pleno - Banco de Dados | COMPERVE - 2020 - TJ-RN - Analista de Sistemas Sênior |

Q1307016 Banco de Dados

Um técnico da equipe de TI do TJRN recebeu a tarefa de adicionar o tjusr para ter acesso ao banco de dados PostgreSQL (versão 12). O técnico, logado como administrador do PostgreSQL, digitou os seguintes comandos:

CREATE USER tjusr PASSWORD 'senhatemporaria';

REVOKE ALL ON processo FROM tjusr;

GRANT SELECT ON processo TO tjusr;

GRANT USAGE, SELECT ON ALL SEQUENCES IN SCHEMA public TO tjusr;

Após a execução desses comandos, o usuário tjusr poderá

A

realizar consultas no banco de dados processo.

B

realizar consultas e atualizar dados no banco de dados processo.

C

adicionar um novo usuário ao banco de dados processo.

D

realizar exclusão de dados no banco de dados processo.

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