Công nghệ nào sau đây là cơ sở dữ liệu lưu trữ tài liệu?

HBase là một cơ sở dữ liệu NoSQL, mã nguồn mở, phân tán, có khả năng mở rộng và chịu lỗi. Nó được xây dựng trên Hadoop Distributed File System (HDFS) và cung cấp một cách để lưu trữ và truy cập dữ liệu lớn một cách nhanh chóng. HBase được thiết kế để xử lý dữ liệu lớn và cung cấp khả năng truy cập ngẫu nhiên, thời gian thực vào dữ liệu.

Phân tích các đáp án:

• Đáp án A: Sai. HBase không chỉ là một bộ Java API.
• Đáp án B: Đúng. HBase là một phần của dự án Apache Hadoop, cung cấp giao diện để quét một lượng lớn dữ liệu sử dụng cơ sở hạ tầng Hadoop. Nó cho phép truy cập nhanh vào dữ liệu trong Hadoop.
• Đáp án C: Đúng. HBase hoạt động như một giao diện cơ sở dữ liệu cho dữ liệu trên cụm Hadoop.
• Đáp án D: Sai. HBase không cung cấp giao diện giống SQL để xử lý dữ liệu. Thay vào đó, nó sử dụng API riêng để truy cập và thao tác dữ liệu.

Vì cả B và C đều đúng, nhưng C chính xác hơn khi mô tả bản chất của HBase như một "cơ sở dữ liệu" giao tiếp với dữ liệu cụm Hadoop.

Trong Hadoop, DataNode chịu trách nhiệm lưu trữ các khối dữ liệu (data blocks) trên các nút (nodes) riêng lẻ trong cụm (cluster). Để đảm bảo tính sẵn sàng và chịu lỗi của dữ liệu, Hadoop sao chép mỗi khối dữ liệu thành nhiều bản sao (replicas) và lưu trữ chúng trên các DataNode khác nhau. Quá trình sao chép này do chính các DataNode thực hiện theo hướng dẫn từ NameNode.

Các lựa chọn khác không đúng vì:

• HDFS: Là hệ thống tệp phân tán, không phải là một daemon.
• Task Tracker: Theo dõi việc thực thi các tác vụ MapReduce trên các nút dữ liệu.
• Job Tracker: Điều phối các công việc MapReduce trên toàn bộ cụm.
• NameNode: Quản lý metadata của hệ thống tệp HDFS, không trực tiếp sao chép dữ liệu.

Câu hỏi này kiểm tra kiến thức về bộ kết hợp (Combiner) trong MapReduce. Bộ kết hợp là một chức năng tùy chọn giúp giảm lượng dữ liệu được truyền qua mạng bằng cách thực hiện các hoạt động giảm cục bộ trên mỗi nút ánh xạ (Mapper) trước khi dữ liệu được gửi đến bộ giảm (Reducer).

Để một bộ kết hợp có thể được áp dụng, đầu ra của bộ ánh xạ và bộ kết hợp phải có cùng kiểu cặp giá trị khóa-giá trị. Hơn nữa, các giá trị phải thỏa mãn thuộc tính liên kết và giao hoán (associative and commutative properties). Tính chất liên kết cho phép các phép toán được nhóm lại mà không ảnh hưởng đến kết quả, và tính chất giao hoán cho phép thay đổi thứ tự của các toán hạng mà không ảnh hưởng đến kết quả. Điều này đảm bảo rằng việc giảm cục bộ bằng bộ kết hợp sẽ cho kết quả tương đương với việc giảm trên toàn bộ dữ liệu sau khi dữ liệu đã được chuyển đến bộ giảm.

Các lựa chọn khác không đúng vì:

• A: Bộ kết hợp không phải lúc nào cũng có thể được áp dụng cho mọi dữ liệu. Nó chỉ có thể được áp dụng nếu các giá trị thỏa mãn các thuộc tính cần thiết.
• B: Đầu ra của bộ ánh xạ và bộ kết hợp phải cùng một cặp giá trị khóa và *phải* đồng nhất (cùng kiểu dữ liệu), chứ không phải "có thể không đồng nhất".