HDFS có thể được truy cập qua HTTP bằng cách sử dụng:

Trong Hadoop, khi một máy khách (client) muốn đọc dữ liệu từ HDFS (Hadoop Distributed File System), quá trình diễn ra như sau:

1. Máy khách liên hệ với NameNode: Đầu tiên, máy khách giao tiếp với NameNode để yêu cầu siêu dữ liệu (metadata) của tệp cần đọc. Siêu dữ liệu này bao gồm thông tin về các khối (blocks) tạo nên tệp và vị trí của các khối này trên các DataNode.


2. NameNode cung cấp thông tin vị trí khối: NameNode trả về danh sách các DataNode lưu trữ các khối dữ liệu mà máy khách cần.


3. Máy khách liên hệ trực tiếp với DataNode: Máy khách sau đó liên hệ trực tiếp với các DataNode được chỉ định để lấy dữ liệu khối. Quá trình truyền dữ liệu diễn ra trực tiếp từ DataNode đến máy khách, không thông qua NameNode.

Dựa vào quy trình này, ta có thể thấy:

• Đáp án A không đúng vì máy khách không lấy dữ liệu trực tiếp từ NameNode. NameNode chỉ cung cấp thông tin vị trí khối.


• Đáp án B không đúng vì máy khách không lấy vị trí khối từ DataNode. Vị trí khối được lấy từ NameNode.


• Đáp án C không đúng vì máy khách không chỉ lấy các vị trí khối từ NameNode mà còn lấy dữ liệu từ DataNode.


• Đáp án D không đúng vì máy khách không lấy cả dữ liệu và vị trí khối từ NameNode. Dữ liệu được lấy từ DataNode, còn vị trí khối được lấy từ NameNode.

Như vậy, không có đáp án nào hoàn toàn chính xác. Tuy nhiên, đáp án gần đúng nhất là C. chỉ lấy các vị trí khối tạo thành NameNode, vì đây là một phần quan trọng của quy trình đọc dữ liệu. Mặc dù không đầy đủ, nó phản ánh một bước thiết yếu trong quá trình này. Để hoàn thiện, cần thêm bước máy khách sẽ đọc dữ liệu trực tiếp từ DataNode dựa trên thông tin vị trí nhận được từ NameNode.

Lệnh hdfs dfs -copyFromLocal được sử dụng để sao chép tệp từ hệ thống tệp cục bộ vào hệ thống tệp Hadoop (HDFS). Các biến thể khác như CopyFromLocal, CopyLocal, và copyfromlocal không phải là các lệnh hợp lệ trong HDFS. Do đó, đáp án đúng là copyFromLocal.

Đáp án đúng là C. Flume.

• Flume: Là một hệ thống phân tán, tin cậy và có sẵn để thu thập, tổng hợp và di chuyển một lượng lớn dữ liệu nhật ký một cách hiệu quả từ nhiều nguồn khác nhau đến kho lưu trữ dữ liệu tập trung như Hadoop HDFS. Flume có thể xử lý dữ liệu phát trực tuyến (streaming data) một cách liên tục.
• Oozie: Là một hệ thống điều phối công việc (workflow scheduler) để quản lý và lên lịch các công việc Hadoop.
• Kafka: Là một nền tảng truyền tải thông điệp phân tán (distributed streaming platform) thường được sử dụng để xây dựng các pipeline dữ liệu thời gian thực (real-time data pipelines) và các ứng dụng phát trực tuyến (streaming applications). Mặc dù Kafka có thể lưu trữ dữ liệu, nhưng nó không trực tiếp nhập dữ liệu vào Hadoop theo cách mà Flume làm.
• Hive: Là một hệ thống kho dữ liệu (data warehouse system) được xây dựng trên Hadoop, cung cấp các chức năng tóm tắt, truy vấn và phân tích dữ liệu.

Phân tích câu hỏi:

Câu hỏi này kiểm tra kiến thức về các công nghệ được sử dụng trong hệ sinh thái Hadoop, đặc biệt là công nghệ tuần tự hóa dữ liệu.

Đánh giá các phương án:

• A. HBase: Là một hệ quản trị cơ sở dữ liệu NoSQL, lưu trữ dữ liệu dạng cột, không phải là công cụ tuần tự hóa dữ liệu.
• B. Avro: Là một framework tuần tự hóa dữ liệu. Nó cung cấp cơ chế để chuyển đổi các đối tượng dữ liệu thành định dạng nhị phân, cho phép lưu trữ và truyền dữ liệu một cách hiệu quả. Avro được sử dụng rộng rãi trong Hadoop để tuần tự hóa dữ liệu, đặc biệt là cho dữ liệu được lưu trữ trong HDFS.
• C. Sqoop: Là một công cụ để truyền dữ liệu giữa Hadoop và các hệ quản trị cơ sở dữ liệu quan hệ (RDBMS), không phải là công cụ tuần tự hóa dữ liệu.
• D. Zookeeper: Là một dịch vụ điều phối tập trung, cung cấp khả năng đồng bộ hóa và quản lý cấu hình cho các ứng dụng phân tán, không phải là công cụ tuần tự hóa dữ liệu.

Kết luận:

Avro là công nghệ phù hợp nhất để tuần tự hóa dữ liệu trong Hadoop.

Câu hỏi yêu cầu tìm phát biểu không đúng về Hadoop.

• A. Đây là một khung phân tán: Đúng. Hadoop là một framework mã nguồn mở được sử dụng để lưu trữ và xử lý các tập dữ liệu lớn một cách phân tán trên các cụm máy tính.
• B. Thuật toán chính được sử dụng trong đó là Map Reduce: Đúng. MapReduce là một mô hình lập trình và một thuật toán quan trọng được Hadoop sử dụng để xử lý song song các tập dữ liệu lớn.
• C. Nó chạy với đồ cứng hàng hóa: Đúng. Hadoop được thiết kế để chạy trên các phần cứng (máy tính) thông thường (commodity hardware), giúp giảm chi phí xây dựng và vận hành hệ thống.
• D. Tất cả đều đúng: Sai, vì cả A, B và C đều đúng, nên D sai.

Do đó, đáp án đúng là D. Tất cả đều đúng, vì câu này khẳng định tất cả các đáp án A, B, C đều đúng, nhưng thực chất câu hỏi yêu cầu tìm câu không đúng.