DataNode và NameNode là tương ứng:

Nút chính và nút công nhân

Nút công nhân và nút chính

Cả hai đều là các nút công nhân

Không có

Trả lời:

Đáp án đúng: B

Trong Hadoop Distributed File System (HDFS), NameNode là nút trung tâm quản lý metadata (dữ liệu về dữ liệu) của hệ thống tệp tin, còn DataNode là các nút công nhân lưu trữ dữ liệu thực tế. Như vậy, DataNode tương ứng với nút công nhân và NameNode tương ứng với nút chính.

300+ câu hỏi trắc nghiệm Big Data đầy đủ đáp án và lời giải - Phần 4

50 câu hỏi 60 phút

Bắt đầu thi

Câu hỏi liên quan

Câu 30:

Theo Tính khả dụng cao của Hadoop, nghĩa là Hàng rào:

Lời giải:

Đáp án đúng: D

Tính khả dụng cao (High Availability - HA) trong Hadoop đảm bảo hệ thống tiếp tục hoạt động ngay cả khi một thành phần bị lỗi. Trong ngữ cảnh của NameNode, hàng rào (fencing) là một cơ chế quan trọng để ngăn chặn NameNode đang hoạt động trước đó (nếu nó vẫn còn hoạt động một phần do sự cố mạng hoặc các vấn đề khác) gây ra xung đột dữ liệu hoặc làm hỏng hệ thống khi NameNode dự phòng (standby) được kích hoạt để thay thế.

Phương án A không chính xác vì hàng rào không ngăn NameNode hoạt động trước đó chạy lại, mà ngăn nó can thiệp vào hoạt động của NameNode mới đang hoạt động.
Phương án B không chính xác vì hàng rào không ngăn chặn việc chuyển đổi dự phòng mà đảm bảo việc chuyển đổi diễn ra an toàn.
Phương án C không chính xác vì hàng rào không liên quan đến sự cố sập nguồn.
Phương án D là chính xác nhất. Hàng rào đảm bảo rằng NameNode đã hoạt động trước đó không thể ghi vào nhật ký chỉnh sửa (edit log) khi NameNode mới đã tiếp quản vai trò hoạt động. Điều này ngăn chặn xung đột và đảm bảo tính nhất quán của dữ liệu.

Câu 31:

Vị trí khối hiện tại của HDFS nơi dữ liệu đang được ghi vào:

Lời giải:

Đáp án đúng: D

Trong HDFS (Hadoop Distributed File System), khi dữ liệu đang được ghi vào một khối (block), vị trí chính xác của khối đó thường không được hiển thị trực tiếp cho các ứng dụng hoặc khách hàng đang yêu cầu đọc dữ liệu. Điều này là do HDFS muốn đảm bảo tính nhất quán và tránh các vấn đề phát sinh khi dữ liệu vẫn đang trong quá trình ghi.

Phương án A không đúng vì vị trí khối đang ghi không được hiển thị cho khách hàng yêu cầu đọc.
Phương án B là đáp án đúng. Vị trí khối hiện tại nơi dữ liệu đang được ghi vào sẽ không hiển thị đối với các yêu cầu của khách hàng cho đến khi quá trình ghi hoàn tất và dữ liệu được cam kết.
Phương án C không đúng vì tính đúng sai không chắc chắn.
Phương án D gần đúng, nhưng chưa đủ. Vị trí khối chỉ hiển thị sau khi dữ liệu được lưu và commit chứ không chỉ "lưu trong bộ đệm".

Câu 32:

Sao chép thiếu trong HDFS có nghĩa là:

Lời giải:

Đáp án đúng: D

Sao chép thiếu (Under-replication) trong HDFS xảy ra khi số lượng bản sao thực tế của một khối dữ liệu nhỏ hơn so với hệ số sao chép (replication factor) được cấu hình. Điều này có nghĩa là hệ thống chưa tạo đủ số lượng bản sao như yêu cầu để đảm bảo tính sẵn sàng và độ tin cậy của dữ liệu. Các tình huống có thể dẫn đến sao chép thiếu bao gồm: DataNode bị lỗi, quá trình sao chép bị gián đoạn, hoặc DataNode mới được thêm vào cluster và chưa hoàn thành việc sao chép dữ liệu. Do đó, đáp án chính xác là D. Số lượng bản sao được tái tạo ít hơn so với quy định của hệ số sao chép.

Câu 33:

Thuộc tính nào dưới đây được định cấu hình trên hdfs-site.xml?

Lời giải:

Đáp án đúng: A

hdfs-site.xml là một trong những tệp cấu hình cốt lõi của Hadoop Distributed File System (HDFS). Tệp này chứa các thuộc tính cấu hình cho HDFS, bao gồm cả vị trí lưu trữ dữ liệu (tên thư mục) và các thuộc tính liên quan đến việc quản lý dữ liệu trên HDFS.

* A. Yếu tố nhân rộng: Yếu tố nhân rộng (replication factor) là số bản sao của mỗi khối dữ liệu được lưu trữ trên HDFS. Thuộc tính này được cấu hình trong hdfs-site.xml để đảm bảo tính sẵn sàng và độ tin cậy của dữ liệu.
* B. Tên thư mục để lưu trữ tệp hdfs: Đây là đáp án đúng. hdfs-site.xml chứa thuộc tính chỉ định thư mục trên hệ thống tệp cục bộ nơi HDFS lưu trữ các khối dữ liệu.
* C. Máy chủ và cổng nơi tác vụ MapReduce chạy: Thông tin này được cấu hình trong các tệp cấu hình của MapReduce, chẳng hạn như mapred-site.xml hoặc yarn-site.xml, chứ không phải hdfs-site.xml.
* D. Các biến môi trường Java: Các biến môi trường Java thường được cấu hình trong các tệp như hadoop-env.sh hoặc thông qua các biến hệ thống, chứ không phải hdfs-site.xml.

Câu 34:

Lệnh để kiểm tra xem Hadoop có hoạt động hay không là:

Lời giải:

Đáp án đúng: B

Lệnh jps (Java Virtual Machine Process Status Tool) được sử dụng để liệt kê các tiến trình JVM đang chạy trên một hệ thống. Trong môi trường Hadoop, nó thường được sử dụng để kiểm tra xem các tiến trình quan trọng của Hadoop như NameNode, DataNode, ResourceManager, NodeManager,... có đang chạy hay không. Lệnh hadoop fs -test được sử dụng để kiểm tra sự tồn tại của một file hoặc thư mục trên HDFS (Hadoop Distributed File System), chứ không phải để kiểm tra xem Hadoop có hoạt động hay không.

A. Jsp: JSP là công nghệ để tạo trang web động, không liên quan đến kiểm tra trạng thái Hadoop.

B. Jps: Đây là lệnh đúng để kiểm tra các tiến trình JVM đang chạy, bao gồm các tiến trình Hadoop.

C. Hadoop fs –test: Lệnh này dùng để kiểm tra sự tồn tại của file/thư mục trên HDFS.

D. Không có: Có lệnh để kiểm tra.

Câu 35:

Khi một jobTracker lên lịch, một công việc sẽ được tìm kiếm đầu tiên:

Lời giải: