Chạy Start-dfs.sh kết quả là

HDFS (Hadoop Distributed File System) là một hệ thống tệp phân tán được thiết kế để lưu trữ và xử lý các tập dữ liệu lớn. Các mục tiêu chính của HDFS bao gồm:

- Phát hiện lỗi và khôi phục: HDFS được thiết kế để chịu lỗi, nghĩa là nó có thể tiếp tục hoạt động ngay cả khi một số nút trong cụm bị lỗi.

- Xử lý tập dữ liệu khổng lồ: HDFS có thể lưu trữ và xử lý các tập dữ liệu lớn vượt quá khả năng của một máy tính duy nhất.

- Cung cấp băng thông mạng cao để di chuyển dữ liệu: HDFS được thiết kế để cho phép truy cập dữ liệu nhanh chóng và hiệu quả.

Ngăn chặn việc xóa dữ liệu không phải là một mục tiêu trực tiếp của HDFS. Mặc dù HDFS cung cấp các cơ chế bảo vệ dữ liệu, nhưng nó không ngăn chặn người dùng hoặc ứng dụng xóa dữ liệu một cách chủ động. Quyền kiểm soát truy cập và các biện pháp bảo mật khác được sử dụng để ngăn chặn việc xóa dữ liệu trái phép, nhưng đây không phải là một mục tiêu cốt lõi trong thiết kế của HDFS.

Trong HDFS (Hadoop Distributed File System), các tệp tin có thể được đọc, xóa, và lưu trữ. Tuy nhiên, HDFS không hỗ trợ việc thực thi trực tiếp các tệp tin. Chức năng chính của HDFS là lưu trữ và quản lý dữ liệu một cách phân tán trên nhiều node, chứ không phải là một hệ điều hành để thực thi các chương trình.

Lệnh getmerge trong Hadoop được sử dụng để hợp nhất tất cả các tệp trong một thư mục HDFS thành một tệp duy nhất trên hệ thống tệp cục bộ. Nó tải các tệp từ HDFS về hệ thống cục bộ và hợp nhất chúng lại.

Khi NameNode mất bản sao duy nhất của tệp fsimage (là tệp chứa metadata của hệ thống tệp HDFS), chúng ta có thể khôi phục nó từ Secondary NameNode hoặc Checkpoint Node. Secondary NameNode định kỳ tạo bản sao của fsimage và edit logs từ NameNode. Checkpoint Node cũng thực hiện chức năng tương tự. Do đó, đáp án chính xác là B hoặc C, tuy nhiên Secondary NameNode phổ biến và thường được sử dụng cho mục đích này hơn trong các triển khai HDFS tiêu chuẩn. Datanode chỉ lưu trữ các khối dữ liệu thực tế, không phải metadata.