Apache Spark: Observe o trecho de código abaixo. Selecione a opção correta a respeito dele.

O código cria um SparkContext (objeto essencial para interagir com o Spark no nível “core”) e, em seguida, usa o método parallelize para distribuir os dados locais do array a em partições, criando uma coleção distribuída.

Passo a passo:

1. spark_contexto = SparkContext() inicializa o contexto do Spark.
2. a = np.array([1, 5, 1, 6, 4, 7, 7]) cria um array NumPy local.
3. teste = spark_contexto.parallelize(a) transforma a coleção local a em um RDD (Resilient Distributed Dataset). Logo, teste é um RDD.

Analisando as alternativas:

• A) Falsa. Para usar parallelize via SparkContext, é necessário ter um SparkContext inicializado.
• B) Falsa. parallelize não aplica MapReduce; ele apenas cria um RDD a partir de uma coleção local. Map/Reduce seriam operações como map, reduceByKey, etc.
• C) Verdadeira. teste é o RDD criado por parallelize.
• D) Não é a melhor resposta: em condições usuais (ambiente Spark configurado), não há erro inerente no trecho; o ponto conceitual central é a criação do RDD.
• E) Falsa. Não há nenhuma operação de contagem (como countByValue, reduceByKey, etc.).

Alternativa correta: (C).