Bản chất của phần cứng cho NameNode phải là

Câu hỏi này liên quan đến kiến trúc của Hadoop Distributed File System (HDFS). Trong HDFS, NameNode là trung tâm điều khiển, lưu trữ metadata của hệ thống tệp, bao gồm ánh xạ giữa các khối dữ liệu và các tệp tương ứng của chúng. DataNode lưu trữ các khối dữ liệu thực tế. Job Tracker và Task Tracker liên quan đến MapReduce, một mô hình lập trình để xử lý song song các tập dữ liệu lớn.

* A. DataNode: Lưu trữ các khối dữ liệu thực tế, nhưng không lưu trữ ánh xạ giữa khối dữ liệu và tệp.
* B. Job Tracker: Điều phối các công việc MapReduce, không liên quan đến việc lưu trữ metadata của hệ thống tệp.
* C. Task Tracker: Thực thi các tác vụ do Job Tracker giao, không liên quan đến việc lưu trữ metadata của hệ thống tệp.
* D. NameNode: Lưu trữ metadata, bao gồm ánh xạ giữa các khối dữ liệu và các tệp tương ứng. Đây là đáp án đúng.

Vậy, đáp án đúng là D.

Câu hỏi này kiểm tra kiến thức về các thao tác "output operation" trong Spark Streaming với DStream. Output operations là các thao tác cho phép bạn đẩy dữ liệu đã xử lý từ DStream ra các hệ thống bên ngoài.

* saveAsTextFile, saveAsHadoopFile, foreachRDD là các output operation: cho phép lưu DStream ra hệ thống file (text file, hadoop file) hoặc thực hiện các thao tác trên từng RDD của DStream.
* reduceByKeyAndWindow là một transformation operation: thực hiện tính toán trên DStream và trả về một DStream mới.

Do đó, đáp án D không phải là một output operation mà là một transformation operation.

Câu hỏi này so sánh sự khác biệt giữa Hadoop và mô hình máy tính tình nguyện (volunteer computing).

* Máy tính tình nguyện: Thường tận dụng tài nguyên dư thừa từ các máy tính cá nhân của tình nguyện viên. Các dự án như SETI@home thường sử dụng thời gian CPU nhàn rỗi của máy tính tình nguyện viên để xử lý dữ liệu khoa học.
* Hadoop: Là một framework để xử lý và lưu trữ lượng lớn dữ liệu trên một cụm máy tính. Hadoop sử dụng mô hình MapReduce để phân tán công việc xử lý dữ liệu trên nhiều node.

Phân tích các lựa chọn:

* A. Tình nguyện viên đóng góp thời gian CPU chứ không phải băng thông mạng: Đây là một điểm khác biệt chính xác. Các dự án máy tính tình nguyện thường sử dụng thời gian CPU nhàn rỗi của máy tính tình nguyện viên. Băng thông mạng có thể được sử dụng để tải xuống dữ liệu đầu vào và tải lên kết quả, nhưng việc đóng góp chính là thời gian CPU.
* B. Tình nguyện viên đóng góp băng thông mạng chứ không phải thời gian CPU: Sai. Như đã giải thích, tình nguyện viên chủ yếu đóng góp thời gian CPU.
* C. Hadoop không thể tìm kiếm các số nguyên tố lớn: Sai. Hadoop là một framework xử lý dữ liệu tổng quát và có thể được sử dụng cho nhiều mục đích khác nhau, bao gồm cả việc tìm kiếm số nguyên tố (mặc dù có thể không phải là ứng dụng hiệu quả nhất).
* D. Chỉ Hadoop mới có thể sử dụng mapreduce: Sai. MapReduce là một mô hình lập trình, và có thể được triển khai trên nhiều nền tảng khác nhau, không chỉ Hadoop. Có những triển khai MapReduce khác, mặc dù Hadoop là một trong những triển khai phổ biến nhất.

Vậy, đáp án A là đáp án đúng nhất, vì nó chỉ ra sự khác biệt chính trong cách thức hoạt động của Hadoop và máy tính tình nguyện.