Dữ liệu từ một cụm hadoop từ xa có thể:

không được đọc bởi một cụm hadoop khác

được đọc bằng http

được đọc bằng hhtp

được đọc suing hftp

Trả lời:

Đáp án đúng: D

Câu hỏi này kiểm tra kiến thức về khả năng truy cập dữ liệu giữa các cụm Hadoop. * **Đáp án A:** Sai. Dữ liệu từ một cụm Hadoop hoàn toàn có thể được đọc bởi một cụm Hadoop khác. * **Đáp án B:** Đúng. Dữ liệu trong Hadoop có thể được truy cập thông qua giao thức HTTP. Hadoop cung cấp các giao diện RESTful và các dịch vụ HTTP cho phép truy cập dữ liệu. * **Đáp án C:** Sai. "hhtp" không phải là một giao thức chuẩn hoặc được sử dụng trong Hadoop. * **Đáp án D:** Sai. "hftp" không phải là một giao thức chuẩn hoặc được sử dụng trong Hadoop để truy cập dữ liệu. HFTP (Hadoop File Transfer Protocol) đã từng tồn tại, nhưng nó đã bị loại bỏ và thay thế bằng các phương pháp khác như HTTP hoặc các API trực tiếp. Vậy đáp án đúng là B.

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 26:

Nếu chúng tôi tăng kích thước tệp được lưu trữ trong HDFS mà không tăng số tệp, thì bộ nhớ được yêu cầu bởi NameNode:

Lời giải:

Đáp án đúng: A

NameNode lưu trữ metadata của hệ thống tệp HDFS. Metadata này bao gồm thông tin về các file và các block tạo nên file đó, ví dụ như tên file, quyền, kích thước, và danh sách các DataNode lưu trữ các block của file.

Nếu kích thước tệp tăng lên mà số lượng tệp không đổi, thì số lượng block mà NameNode cần quản lý sẽ tăng lên. Mỗi block sẽ cần thêm metadata (ví dụ: vị trí của block trên các DataNode). Do đó, bộ nhớ mà NameNode yêu cầu sẽ tăng lên để lưu trữ thông tin metadata bổ sung này.

Các phương án khác không đúng vì:
* B. Giảm: Việc tăng kích thước tệp chắc chắn sẽ không làm giảm bộ nhớ NameNode yêu cầu.
* C. Vẫn không thay đổi: Bộ nhớ NameNode cần thay đổi để theo dõi kích thước block tăng thêm.
* D. Có thể tăng hoặc giảm: Việc tăng kích thước tệp sẽ luôn làm tăng bộ nhớ NameNode cần (trong trường hợp số lượng tệp không đổi).

Câu 27:

Trong một cụm Hadoop, điều gì đúng với khối HDFS không còn khả dụng do hỏng đĩa hoặc lỗi máy?

Lời giải:

Đáp án đúng: B

Trong Hadoop, dữ liệu được lưu trữ trong các khối (blocks) và được sao chép (replicated) trên nhiều DataNode để đảm bảo tính sẵn sàng và độ tin cậy. Khi một khối HDFS trở nên không khả dụng do hỏng đĩa hoặc lỗi máy, nó không bị mất vĩnh viễn. Thay vào đó, hệ thống sẽ tự động sao chép khối đó từ các bản sao khác (nếu có) sang một DataNode khác còn hoạt động. NameNode đóng vai trò quản lý metadata và biết về vị trí của tất cả các khối dữ liệu. Khi một khối bị hỏng, NameNode sẽ kích hoạt quá trình sao chép để duy trì số lượng bản sao mong muốn.

Phương án A không đúng vì dữ liệu không bị mất vĩnh viễn, nó được sao chép.

Phương án B đúng vì hệ thống sẽ sao chép khối bị hỏng sang các máy khác để đảm bảo tính dự phòng.

Phương án C không đúng vì NameNode sẽ không cho phép client tiếp tục cố gắng đọc khối đã hỏng; nó sẽ chuyển hướng client đến một bản sao khác.

Phương án D không đúng vì MapReduce không bỏ qua khối bị hỏng. Nếu một khối bị lỗi trong quá trình xử lý MapReduce, tác vụ sẽ thất bại và có thể được thử lại trên một bản sao khác của khối đó.

Câu 28:

Lệnh nào liệt kê các khối tạo nên mỗi tệp trong hệ thống tệp?

Lời giải:

Đáp án đúng: A

Câu hỏi yêu cầu tìm lệnh Hadoop để liệt kê các khối tạo nên mỗi tệp trong hệ thống tệp HDFS. Lệnh hdfs fsck là công cụ dòng lệnh được sử dụng để kiểm tra tính toàn vẹn của hệ thống tệp HDFS và cung cấp thông tin chi tiết về các tệp và khối. Các tùy chọn -files và -blocks được sử dụng để chỉ định rằng chúng ta muốn thông tin về các tệp và các khối tương ứng của chúng.

Phương án A: hdfs fsck / -files -blocks - Đây là đáp án đúng. Lệnh này sẽ kiểm tra toàn bộ hệ thống tệp (bắt đầu từ thư mục gốc '/') và liệt kê thông tin về các tệp và các khối tạo nên chúng.

Phương án B: hdfs fsck / -blocks -files - Mặc dù các tùy chọn được đảo ngược, nhưng lệnh này vẫn hoạt động tương tự như phương án A. Tuy nhiên, theo quy ước và tài liệu chính thức, thứ tự thường là -files -blocks. Mặc dù không sai hoàn toàn, phương án A được ưu tiên hơn.

Phương án C: hdfs fchk / -blocks -files - Lệnh hdfs fchk không phải là một lệnh HDFS hợp lệ. Lệnh đúng là hdfs fsck.

Phương án D: hdfs fchk / -files -block - Tương tự như phương án C, hdfs fchk không phải là một lệnh HDFS hợp lệ. Hơn nữa, tùy chọn -block (số ít) không chính xác; phải là -blocks (số nhiều).

Câu 29:

DataNode và NameNode là tương ứng:

Lời giải:

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.

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: