Câu nào sau đây là đúng đối với các cặp của một công việc MapReduce?

Thành phần nào sau đây không phải là thành phần chính của HBase?

Lời giải:

Đáp án đúng: B

HBase là một cơ sở dữ liệu NoSQL, phân tán, có khả năng mở rộng và được xây dựng trên Hadoop. Các thành phần chính của HBase bao gồm:

* HMaster (Máy chủ chính): Quản lý và điều phối các vùng (regions) trong HBase. Nó gán các vùng cho RegionServers, cân bằng tải, và xử lý các lỗi.
* RegionServer (Máy chủ vùng): Phục vụ dữ liệu cho các client. Mỗi RegionServer có trách nhiệm phục vụ một hoặc nhiều vùng.
* ZooKeeper: Dịch vụ điều phối phân tán, được sử dụng để quản lý cấu hình, đồng bộ hóa và bầu chọn leader cho HMaster.

Nagios là một hệ thống giám sát mạng, không phải là một thành phần cốt lõi của HBase. Nó có thể được sử dụng để giám sát HBase, nhưng nó không phải là một phần không thể thiếu để HBase hoạt động.

Vì vậy, đáp án chính xác là B. Nagios.

Câu 48:

Điều nào sau đây là sai về RawComparator?

Lời giải:

Đáp án đúng: C

RawComparator là một comparator đặc biệt trong Hadoop, được sử dụng để so sánh trực tiếp các byte của khóa MapReduce mà không cần giải mã chúng thành các đối tượng Java. Điều này giúp tăng hiệu suất trong giai đoạn sắp xếp (shuffle and sort).

A. Đúng: RawComparator so sánh các khóa trực tiếp bằng cách so sánh các byte, đây là đặc điểm chính của nó.
B. Đúng: Sử dụng RawComparator có thể cải thiện hiệu suất trong giai đoạn sắp xếp vì nó bỏ qua bước giải mã.
C. Sai: RawComparator không giải mã hóa các khóa trung gian để so sánh. Nó so sánh trực tiếp các byte, do đó bỏ qua quá trình giải mã này để tăng tốc độ. Đây chính là điểm khác biệt và ưu điểm của RawComparator.

Vậy, đáp án sai là C.

Câu 49:

Con quỷ (daemon) nào chịu trách nhiệm sao chép dữ liệu trong Hadoop?

Lời giải:

Đáp án đúng: D

Trong Hadoop, DataNode là con quỷ (daemon) chịu trách nhiệm lưu trữ các khối dữ liệu và sao chép chúng. DataNode là thành phần cơ bản của hệ thống tệp phân tán Hadoop (HDFS), nơi dữ liệu được chia thành các khối và phân tán trên nhiều DataNode trong cụm. NameNode quản lý siêu dữ liệu (metadata) của hệ thống tệp, Task Tracker và Job Tracker liên quan đến MapReduce, không phải lưu trữ dữ liệu.

Câu 50:

Các phím từ đầu ra của xáo trộn và sắp xếp thực hiện giao diện nào sau đây?

Lời giải:

Đáp án đúng: B

Câu hỏi này liên quan đến việc hiểu các interface (giao diện) trong lập trình, cụ thể là interface nào được sử dụng để thực hiện việc xáo trộn (shuffling) và sắp xếp (sorting). Trong Java (và nhiều ngôn ngữ khác), để có thể sắp xếp một tập hợp các đối tượng, các đối tượng đó thường phải implement (thực thi) interface `Comparable`. Interface này định nghĩa phương thức `compareTo()`, cho phép so sánh hai đối tượng với nhau. Việc xáo trộn không yêu cầu interface đặc biệt nào, nhưng việc sắp xếp lại yêu cầu khả năng so sánh. Do đó, đáp án chính xác nhất là 'Có thể so sánh được'. Tuy nhiên, đáp án D và E đều có nội dung giống nhau. Mặc dù có sự trùng lặp, 'Có thể so sánh được' vẫn là đáp án chính xác về mặt kỹ thuật.

Câu 1:

Trong NameNode, lượng bộ nhớ cần thiết là

Lời giải:

Đáp án đúng: A

Trong Hadoop, NameNode lưu trữ metadata về hệ thống tệp tin, bao gồm thông tin về các khối dữ liệu, vị trí của chúng, và cấu trúc thư mục. Lượng bộ nhớ NameNode cần thiết phụ thuộc chủ yếu vào số lượng tệp và khối dữ liệu trong hệ thống, chứ không phải trực tiếp vào số lượng DataNode. Do đó, đáp án D (Chỉ phụ thuộc vào số lượng node dữ liệu mà nó sẽ xử lý) là phù hợp nhất, mặc dù cách diễn đạt có thể gây nhầm lẫn. Lượng RAM NameNode yêu cầu phụ thuộc vào metadata mà nó phải lưu trữ, và metadata này tỉ lệ thuận với số lượng tệp/khối dữ liệu chứ không phải số lượng DataNode.

Câu 2:

Khi một node dự phòng được sử dụng trong một cụm thì không cần

Lời giải: