Cơ chế chịu lỗi của datanode trong HDFS

Trong HDFS (Hadoop Distributed File System), cơ chế nhân bản dữ liệu hoạt động như sau:

- Namenode quản lý metadata: Namenode lưu trữ metadata của hệ thống file, bao gồm thông tin về các file, thư mục, và vị trí của các khối dữ liệu (chunks) trên các Datanode. Namenode quyết định vị trí của các bản sao (replicas) của các chunk dữ liệu.

- Datanode lưu trữ dữ liệu: Datanode là các node thực tế lưu trữ các khối dữ liệu.

- Quá trình ghi dữ liệu: Khi một client ghi dữ liệu vào HDFS, nó sẽ liên hệ với Namenode để lấy thông tin về vị trí của các Datanode lưu trữ các bản sao của dữ liệu. Sau đó, client ghi dữ liệu trực tiếp lên các Datanode này.

Trong các lựa chọn trên:

- A. Namenode quyết định vị trí các nhân bản của các chunk trên các datanode: Đây là đáp án đúng. Namenode chịu trách nhiệm quản lý metadata, bao gồm việc quyết định vị trí lưu trữ các bản sao của dữ liệu trên các Datanode.

- B. Datanode là primary quyết định vị trí các nhân bản của các chunk tại các secondary datanode: Sai. Việc này do Namenode quản lý.

- C. Client quyết định vị trí lưu trữ các nhân bản với từng chunk: Sai. Client không trực tiếp quyết định vị trí lưu trữ, mà Namenode sẽ cung cấp thông tin này cho client.

Trong Spark Streaming, các transformation là các phép toán được áp dụng trên DStream để tạo ra một DStream mới. Các transformation thường gặp bao gồm `map`, `filter`, `reduceByKey`, `window`, `reduceByWindow`, `countByWindow`,...

* `reduceByWindow`: Là một transformation, kết hợp các giá trị trong một cửa sổ trượt bằng cách sử dụng một hàm reduce.
* `window`: Là một transformation, tạo ra một DStream mới bằng cách áp dụng một cửa sổ trượt trên DStream gốc.
* `countByWindow`: Là một transformation, trả về số lượng phần tử trong mỗi cửa sổ.
* `foreachWindow`: Không phải là transformation. Thay vào đó, nó là một output operation (hoạt động xuất dữ liệu) cho phép bạn thực hiện một hành động trên mỗi RDD trong một cửa sổ thời gian. Nó được sử dụng để đẩy dữ liệu ra bên ngoài Spark Streaming.

Vậy đáp án C là đáp án đúng nhất vì nó không phải là transformation mà là một output operation.

Câu hỏi này kiểm tra kiến thức về các đặc điểm chung của hệ quản trị cơ sở dữ liệu NoSQL.

* Tính sẵn sàng cao: Hầu hết các hệ NoSQL đều được thiết kế để đảm bảo tính sẵn sàng cao, nghĩa là hệ thống vẫn hoạt động ngay cả khi một số thành phần bị lỗi. Điều này thường đạt được thông qua việc sao chép dữ liệu và phân tán trên nhiều node.
* Khả năng mở rộng linh hoạt: NoSQL thường có khả năng mở rộng rất tốt, cho phép tăng dung lượng lưu trữ và khả năng xử lý bằng cách thêm các node vào cluster một cách dễ dàng.
* Phù hợp với dữ liệu lớn: NoSQL thường được sử dụng cho các ứng dụng xử lý dữ liệu lớn (Big Data) vì khả năng xử lý và lưu trữ lượng lớn dữ liệu phi cấu trúc hoặc bán cấu trúc. Tuy nhiên, không phải tất cả các hệ NoSQL đều đảm bảo tính ACID (Atomicity, Consistency, Isolation, Durability) như các hệ quản trị cơ sở dữ liệu quan hệ truyền thống. Một số hệ NoSQL có thể ưu tiên tính nhất quán cuối cùng (eventual consistency) thay vì tính nhất quán mạnh mẽ (strong consistency) để đạt được hiệu suất cao hơn và khả năng mở rộng tốt hơn.

Vì vậy, cả ba đặc điểm trên đều thường thấy ở các hệ NoSQL. Tuy nhiên, nếu phải chọn một đáp án *không phải* là tính năng mà *NoSQL nào cũng* đáp ứng, thì đáp án phù hợp nhất là tính nhất quán (Consistency) theo nghĩa ACID. Vì câu hỏi không đề cập đến tính ACID, và cả ba đáp án đều là các tính năng phổ biến của NoSQL, nên có thể xem như câu hỏi này không có đáp án đúng tuyệt đối, vì cả A, B, và C đều là các đặc điểm thường thấy của NoSQL.

Lệnh chính xác để lưu trữ dữ liệu ra ngoài trong Spark là `saveAsTextFile()`. Phương thức này cho phép bạn lưu RDD (Resilient Distributed Dataset) thành một tập hợp các tệp văn bản trong một thư mục. Mỗi phần tử của RDD sẽ được ghi thành một dòng mới trong tệp.

Trong các lựa chọn được cung cấp:

* A. input.saveAsTextFile('file:///usr/momoinu/mon_loz/hihi.txt'): Đây là cú pháp đúng để lưu trữ RDD `input` vào đường dẫn `file:///usr/momoinu/mon_loz/hihi.txt`. Tiền tố `file:///` chỉ ra rằng bạn đang lưu trữ vào hệ thống tệp cục bộ.
* B. input.saveAsTextFile('/usr/momoinu/mon_loz/hihi.txt'): Có thể đúng nếu cấu hình spark mặc định trỏ đến file system cục bộ, tuy nhiên thiếu tiền tố `file:///` sẽ kém tường minh và có thể gây lỗi nếu cấu hình khác.
* C. input.saveAs ('file:///usr/momoinu/mon_loz/hihi.txt'): Sai. `saveAs` không phải là một phương thức chuẩn để lưu dữ liệu văn bản trong Spark. Cần sử dụng `saveAsTextFile`.
* D. input.saveAsTextFile: 'file:///usr/momoinu/mon_loz/hihi.txt': Sai cú pháp. Dấu hai chấm không được sử dụng để gọi một phương thức trong Spark (Scala hoặc Python).

Do đó, đáp án A là chính xác nhất.