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O comando SQL que está correto, sem erros de sintaxe, é:
Na era do big data, as empresas precisam utilizar repositórios e tecnologias para armazenamento, tratamento e análise desse grande volume de dados, dentre as quais, encontram-se:
Uma equipe de auditoria possui uma tabela de NF-e com mais de 1 bilhão de registros em um pyspark.sgl.DataFrame chamado df. A auditora deseja inspecionar apenas 1.000 registros localmente em seu notebook, usando funcionalidades avangadas de pandas para buscar inconsisténcias. Nesse cenário, a abordagem em PySpark mais apropriada para gerar esses registros em um pandas. DataFrame, minimizando o risco de estouro de memória no ambiente local é:
Uma base tributaria de uma SEFAZ é analisada por meio de um cubo OLAP de arrecadação de ISS, com as seguintes dimensões: Ano, Município, Atividade econômica, Regime tributário e Contribuinte. Em uma reunido, um analista parte de uma visão agregada da arrecadação anual por município, em seguida, navega para uma visão mensal e depois para uma visão por contribuinte dentro de um município especifico, mantendo as demais dimensões fixas. Do ponto de vista conceitual em OLAP, essa sequência de operações é um exemplo de
Uma base tributaria de uma SEFAZ possui duas tabelas:
contribuinte (id, cpf_cnpj, nome, situacao) debitos (id, contribuinte_id, valor, tipo_tributo, data_vencimento)
A equipe de Banco de Dados deseja listar contribuintes ativos, exibindo o nome e o valor total de débitos vencidos, considerando apenas tributos do tipo IPTU (isto €, data vencimento anterior à data atual). Considerando consultas escritas em um SGBD em que não ha mais de um contribuinte com o mesmo nome na base de dados e em que CURRENT_DATE retorna a data atual, a consulta SQL que atende ao requisito é:
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