Bạn có thể dự trữ lượng sử dụng đĩa trong một DataNode bằng cách định cấu hình dfs.datanode.du.reserved trong tệp nào sau đây

Hadoop khác với máy tính tình nguyện ở những điểm sau:

• Tính đồng nhất và khả năng kiểm soát: Hadoop chạy trên một cụm các máy tính được quản lý chặt chẽ, thường trong một trung tâm dữ liệu. Điều này cho phép kiểm soát và tối ưu hóa tài nguyên tốt hơn. Máy tính tình nguyện dựa vào các nguồn lực phân tán và không đồng nhất, do đó khó kiểm soát và dự đoán hiệu suất.
  
• Kiến trúc và mục đích sử dụng: Hadoop được thiết kế đặc biệt để xử lý và phân tích dữ liệu lớn, sử dụng mô hình MapReduce. Máy tính tình nguyện thường được sử dụng cho các tác vụ tính toán chuyên biệt, chẳng hạn như tìm kiếm số nguyên tố lớn (như dự án GIMPS) hoặc mô phỏng khoa học (như Folding@home).
  
• Băng thông mạng: Cả Hadoop và máy tính tình nguyện đều cần băng thông mạng, nhưng cách sử dụng và yêu cầu có thể khác nhau. Hadoop thường yêu cầu băng thông mạng cao để di chuyển dữ liệu giữa các nút trong cụm. Máy tính tình nguyện cũng cần băng thông để tải xuống công việc và tải lên kết quả, nhưng có thể ít liên tục hơn.
  

Như vậy, Hadoop khác biệt lớn so với máy tính tình nguyện, đặc biệt trong cách thức sử dụng MapReduce và khả năng tìm kiếm số nguyên tố lớn không phải là sự khác biệt cốt yếu. Đáp án chính xác là D: Chỉ Hadoop mới có thể sử dụng mapreduce, vì mapreduce là mô hình lập trình song song, phân tán dữ liệu đặc trưng của Hadoop. Các hệ thống tính toán tình nguyện thường không tích hợp sẵn các tính năng này.

So với RDBMS (Relational Database Management System - Hệ quản trị cơ sở dữ liệu quan hệ), Hadoop có những đặc điểm khác biệt quan trọng. RDBMS được thiết kế để quản lý dữ liệu có cấu trúc, đảm bảo tính toàn vẹn dữ liệu cao, hỗ trợ các giao dịch ACID (Atomicity, Consistency, Isolation, Durability) và thích hợp cho việc đọc và viết dữ liệu nhiều lần. Ngược lại, Hadoop hoạt động tốt hơn trên dữ liệu phi cấu trúc và bán cấu trúc vì nó được thiết kế để xử lý và lưu trữ lượng lớn dữ liệu thuộc nhiều định dạng khác nhau. Do đó, phương án D là chính xác.

Hệ thống xử lý luồng trong hệ sinh thái Hadoop là Spark. Spark là một nền tảng tính toán cụm mã nguồn mở, nhanh chóng và đa năng. Nó cung cấp các API cấp cao bằng Java, Scala, Python và R, và một công cụ được tối ưu hóa hỗ trợ các biểu đồ tính toán tổng quát. Nó cũng hỗ trợ một tập hợp các công cụ cấp cao hơn bao gồm Spark SQL cho SQL và xử lý dữ liệu có cấu trúc, MLlib cho máy học, GraphX cho xử lý đồ thị và Spark Streaming.