Điều nào sau đây không đúng đối với Hadoop?

Avro chỉ định siêu dữ liệu cho phép truy cập dữ liệu dễ dàng hơn. Dữ liệu này không thể được sử dụng như một phần của quá trình thực thi thu nhỏ bản đồ, thay vì chỉ đặc tả đầu vào. Do đó, đáp án D là chính xác nhất. Avro là một định dạng tuần tự hóa dữ liệu được thiết kế để có thể đọc được bằng máy và hỗ trợ các lược đồ dữ liệu tiến hóa. Nó thường được sử dụng trong các hệ thống lớn để lưu trữ và trao đổi dữ liệu. Bản đồ - Giảm là một mô hình lập trình song song phân tán để xử lý lượng lớn dữ liệu. Avro có thể được sử dụng làm định dạng đầu vào và đầu ra cho các công việc MapReduce. Siêu dữ liệu Avro cho phép MapReduce truy cập dữ liệu một cách hiệu quả, nhưng bản thân siêu dữ liệu không được sử dụng trực tiếp trong quá trình xử lý MapReduce.

Câu hỏi yêu cầu tìm phát biểu sai về Bộ nhớ đệm phân tán (Distributed Cache) trong Hadoop.

* Phương án A: Đúng. Hadoop framework chịu trách nhiệm phân phối các tệp trong Distributed Cache đến tất cả các map và reduce tasks.
* Phương án B: Đúng. Distributed Cache có thể chứa các loại tệp khác nhau, bao gồm tệp văn bản, tệp zip và JAR.
* Phương án C: Sai. Mặc dù Distributed Cache giúp giảm thiểu I/O đĩa, dữ liệu không hoàn toàn chỉ được lưu trong bộ nhớ. Các tệp được sao chép vào các nút, thường là trên đĩa, trước khi các tác vụ thực thi. Do đó, vẫn có I/O đĩa liên quan.
* Phương án D: Đúng. Hadoop framework sẽ sao chép các tệp trong Distributed Cache vào các nút trước khi bất kỳ nhiệm vụ nào của job được thực thi trên nút đó.

Vậy, đáp án sai là C.

Dữ liệu lớn (Big Data) được đặc trưng bởi 5V: Volume (Khối lượng), Velocity (Tốc độ), Variety (Đa dạng), Veracity (Độ tin cậy), và Value (Giá trị). Trong đó, Khối lượng, Tốc độ và Đa dạng là ba đặc trưng quan trọng nhất và thường được nhắc đến đầu tiên khi nói về Big Data.

* Khối lượng (Volume): Đề cập đến lượng dữ liệu khổng lồ được tạo ra và lưu trữ. Đây là yếu tố dễ nhận thấy nhất của Big Data.
* Tốc độ (Velocity): Đề cập đến tốc độ tạo ra và xử lý dữ liệu. Dữ liệu lớn thường được tạo ra liên tục và cần được xử lý nhanh chóng để có thể sử dụng được.
* Đa dạng (Variety): Đề cập đến nhiều loại dữ liệu khác nhau, từ dữ liệu có cấu trúc (như dữ liệu trong cơ sở dữ liệu) đến dữ liệu phi cấu trúc (như văn bản, hình ảnh, video).
* Giá trị (Value): Đề cập đến giá trị tiềm ẩn trong dữ liệu. Việc khai thác và phân tích dữ liệu lớn có thể mang lại những hiểu biết sâu sắc và giá trị to lớn cho doanh nghiệp.

Như vậy, cả A, C và D đều là đặc trưng của Big Data. Tuy nhiên, đặc trưng quyết định việc triển khai Big Data (tức là khi nào thì *cần thiết* phải sử dụng các công nghệ và phương pháp Big Data thay vì các phương pháp truyền thống) thường là khi dữ liệu đạt đến một ngưỡng nhất định về khối lượng, tốc độ hoặc độ phức tạp (đa dạng) mà các hệ thống truyền thống không thể xử lý hiệu quả. Do đó, cả ba đáp án A, C và D đều đúng ở một mức độ nào đó, nhưng không có đáp án nào hoàn toàn chính xác hơn các đáp án còn lại. Trong trường hợp này, mặc dù câu hỏi yêu cầu chọn *một* đáp án, nhưng nhiều khả năng câu hỏi có vấn đề hoặc thiếu thông tin.

Vì không có đáp án nào chính xác hơn hẳn, tôi sẽ chọn đáp án A (Khối lượng) làm đáp án "đúng nhất" vì đây thường là yếu tố đầu tiên người ta nghĩ đến khi nói về Big Data, tuy nhiên cần lưu ý rằng điều này không hoàn toàn chính xác.