Hadoop xử lý khối lượng lớn dữ liệu như thế nào?

Câu hỏi kiểm tra kiến thức về cách Hadoop xử lý dữ liệu lớn. Hadoop có khả năng xử lý dữ liệu lớn nhờ vào việc:

• Xử lý song song: Hadoop phân chia công việc và thực hiện song song trên nhiều máy tính trong cluster. Điều này giúp tăng tốc độ xử lý dữ liệu đáng kể so với việc xử lý tuần tự trên một máy duy nhất.
• MPP (Massively Parallel Processing): Hadoop được thiết kế để tận dụng kiến trúc MPP, trong đó nhiều bộ xử lý hoạt động đồng thời trên các phần khác nhau của dữ liệu.
• Chuyển mã đến dữ liệu: Thay vì di chuyển dữ liệu lớn đến nơi chứa mã xử lý, Hadoop di chuyển mã xử lý đến nơi lưu trữ dữ liệu. Điều này giúp giảm thiểu việc truyền dữ liệu qua mạng, một yếu tố có thể gây tắc nghẽn và làm chậm quá trình xử lý.

Phân tích các đáp án:

• A: Đúng. Hadoop sử dụng song song rất nhiều máy để tối ưu hóa việc xử lý dữ liệu.
• B: Đúng. Hadoop được thiết kế đặc biệt để xử lý lượng lớn dữ liệu bằng cách tận dụng phần cứng MPP.
• C: Đúng. Hadoop gửi mã đến dữ liệu thay vì gửi dữ liệu đến mã.
• D: Sai. Hadoop không sử dụng các kỹ thuật bộ nhớ đệm phức tạp trên NameNode để tăng tốc độ xử lý dữ liệu. NameNode chủ yếu quản lý metadata của hệ thống tệp tin phân tán HDFS.

Vì A, B và C đều đúng và mô tả các khía cạnh khác nhau về cách Hadoop xử lý dữ liệu lớn, nên không có đáp án duy nhất đúng nhất. Tuy nhiên, nếu phải chọn một đáp án bao quát nhất, thì A, B và C đều thể hiện đúng cách Hadoop giải quyết vấn đề về khối lượng dữ liệu lớn.