Công cụ Hadoop được sử dụng để phân tán dữ liệu một cách đồng nhất trên các DataNode được đặt tên là

Câu hỏi này kiểm tra kiến thức về định dạng đầu vào mặc định trong một hệ thống hoặc framework cụ thể (có thể là Hadoop MapReduce hoặc một hệ thống tương tự). Phương án D mô tả chính xác định dạng đầu vào mặc định thường thấy trong các hệ thống xử lý dữ liệu lớn. TextInputFormat sử dụng offset byte làm khóa và toàn bộ dòng làm giá trị, đây là một cách tiếp cận phổ biến để đọc và xử lý dữ liệu văn bản.

Avro là một hệ thống tuần tự hóa dữ liệu được sử dụng rộng rãi trong Hadoop. Nó cung cấp một định dạng dữ liệu nén, nhanh chóng và có thể phát triển, cho phép Hadoop lưu trữ và xử lý dữ liệu hiệu quả hơn. Các lựa chọn khác không phải là công nghệ tuần tự hóa dữ liệu:

• HBase là một cơ sở dữ liệu NoSQL.


• Sqoop là một công cụ để chuyển dữ liệu giữa Hadoop và các cơ sở dữ liệu quan hệ.


• Zookeeper là một dịch vụ điều phối cho các ứng dụng phân tán.

Avro được thiết kế để tích hợp tốt với Hadoop và MapReduce. Nó cung cấp một lược đồ cho phép MapReduce xử lý dữ liệu hiệu quả. Do đó, bạn có thể chạy MapReduce trực tiếp trên dữ liệu Avro mà không cần mã hóa mở rộng bổ sung.

Giải thích:

Thành phần truy xuất các phân tách đầu vào trực tiếp từ HDFS (Hadoop Distributed File System) để xác định số lượng tác vụ map là JobClient. JobClient có trách nhiệm gửi job tới JobTracker và tính toán các InputSplits. Dựa trên số lượng InputSplits, JobClient sẽ xác định số lượng map tasks cần thiết để xử lý dữ liệu.

Các lựa chọn khác không đúng vì:

• Mã Tên (NameNode): Quản lý không gian tên của hệ thống tệp và điều phối quyền truy cập tệp.
• TaskTrackers: Thực thi các tác vụ riêng lẻ được giao bởi JobTracker.
• JobTracker: Điều phối tất cả các jobs được chạy trên hệ thống Hadoop.