HDFS là viết tắt của:
Trả lời:
Đáp án đúng: D
HDFS là viết tắt của Hadoop Distributed File System, có nghĩa là Hệ thống tệp phân tán Hadoop. Đây là một hệ thống tệp được thiết kế để lưu trữ và xử lý các bộ dữ liệu lớn trên các cụm máy tính commodity. Do đó, đáp án D là đáp án chính xác.
Câu hỏi liên quan
Lời giải:
Đáp án đúng: C
Trong Hadoop HDFS, lệnh setrep
được sử dụng để thay đổi hệ số sao chép (replication factor) của một tệp. Các lệnh khác như changerep
, rerep
, và xrep
không phải là các lệnh HDFS hợp lệ để thực hiện chức năng này.
Lời giải:
Đáp án đúng: A
JobTracker là một dịch vụ quan trọng trong Hadoop 1.x, chịu trách nhiệm quản lý và điều phối các MapReduce jobs. Nó chạy trên NameNode. Cụ thể, JobTracker nhận các yêu cầu thực thi MapReduce jobs từ client, phân công các task (Map và Reduce tasks) cho các TaskTracker chạy trên các DataNode khác nhau, theo dõi tiến độ của các task, và xử lý các lỗi. Do đó, đáp án đúng là A.
Lời giải:
Đáp án đúng: C
So sánh Hadoop và HPC (High-Performance Computing):
- A. Có thể xử lý khối lượng dữ liệu lớn hơn: Hadoop được thiết kế để xử lý dữ liệu cực lớn (Big Data) bằng cách chia nhỏ dữ liệu và xử lý song song trên nhiều máy. Trong khi HPC cũng có thể xử lý dữ liệu lớn, Hadoop thường vượt trội hơn về khả năng mở rộng và quản lý dữ liệu phân tán.
- B. Có thể chạy trên một số lượng máy lớn hơn HPC cluster: Hadoop có khả năng mở rộng rất lớn, có thể chạy trên hàng ngàn máy tính trong một cluster. HPC cluster thường có số lượng máy ít hơn, tập trung vào hiệu suất tính toán trên mỗi máy.
- C. Có thể xử lý dữ liệu nhanh hơn với cùng băng thông mạng so với HPC: HPC thường có băng thông mạng cao hơn và tập trung vào việc giảm thiểu độ trễ, do đó có thể xử lý dữ liệu nhanh hơn khi có đủ băng thông. Hadoop, với kiến trúc phân tán, có thể bị giới hạn bởi băng thông mạng.
- D. Không thể chạy các công việc tính toán chuyên sâu: Hadoop có thể chạy các công việc tính toán chuyên sâu, nhưng HPC thường phù hợp hơn cho các công việc đòi hỏi tính toán phức tạp và độ trễ thấp. Tuy nhiên, Hadoop có thể được sử dụng để chạy các công việc tính toán song song, chẳng hạn như MapReduce.
Trong các lựa chọn trên, B là đáp án đúng nhất vì Hadoop được thiết kế để chạy trên một số lượng lớn máy tính hơn so với HPC cluster, cho phép xử lý dữ liệu phân tán hiệu quả hơn.
Lời giải:
Đáp án đúng: B
Câu hỏi này kiểm tra kiến thức về lưu trữ (archiving) tệp trong Hadoop, cụ thể là các đặc điểm và mục đích của việc lưu trữ tệp trong hệ thống tệp phân tán Hadoop (HDFS). Dưới đây là phân tích từng lựa chọn:
* Các tệp đã lưu trữ sẽ hiển thị với phần mở rộng .arc: Điều này không đúng. Hadoop Archives sử dụng phần mở rộng `.har`.
* Nhiều tệp nhỏ sẽ trở thành ít tệp lớn hơn: Điều này đúng. Mục đích chính của việc lưu trữ là giảm số lượng tệp nhỏ trong HDFS, vì quá nhiều tệp nhỏ có thể gây gánh nặng cho NameNode (nút quản lý siêu dữ liệu).
* MapReduce xử lý tên tệp gốc ngay cả sau khi tệp được lưu trữ: Điều này đúng. Khi các tệp được lưu trữ, Hadoop vẫn có thể truy cập chúng bằng cách sử dụng đường dẫn gốc của chúng.
* Các tệp đã lưu trữ phải được lưu trữ tại Liên hợp quốc cho HDFS và MapReduce để truy cập vào các tệp nhỏ, gốc: Phát biểu này sai. "Liên hợp quốc" không liên quan đến HDFS hoặc MapReduce. Các tệp được lưu trữ vẫn nằm trong HDFS.
* Lưu trữ dành cho các tệp cần được lưu nhưng HDFS không còn truy cập được nữa: Sai. Lưu trữ là để gộp các tệp nhỏ để quản lý hiệu quả hơn, chứ không phải để lưu trữ các tệp không thể truy cập được.
Vậy, đáp án đúng là B. 2 & 3.
* Các tệp đã lưu trữ sẽ hiển thị với phần mở rộng .arc: Điều này không đúng. Hadoop Archives sử dụng phần mở rộng `.har`.
* Nhiều tệp nhỏ sẽ trở thành ít tệp lớn hơn: Điều này đúng. Mục đích chính của việc lưu trữ là giảm số lượng tệp nhỏ trong HDFS, vì quá nhiều tệp nhỏ có thể gây gánh nặng cho NameNode (nút quản lý siêu dữ liệu).
* MapReduce xử lý tên tệp gốc ngay cả sau khi tệp được lưu trữ: Điều này đúng. Khi các tệp được lưu trữ, Hadoop vẫn có thể truy cập chúng bằng cách sử dụng đường dẫn gốc của chúng.
* Các tệp đã lưu trữ phải được lưu trữ tại Liên hợp quốc cho HDFS và MapReduce để truy cập vào các tệp nhỏ, gốc: Phát biểu này sai. "Liên hợp quốc" không liên quan đến HDFS hoặc MapReduce. Các tệp được lưu trữ vẫn nằm trong HDFS.
* Lưu trữ dành cho các tệp cần được lưu nhưng HDFS không còn truy cập được nữa: Sai. Lưu trữ là để gộp các tệp nhỏ để quản lý hiệu quả hơn, chứ không phải để lưu trữ các tệp không thể truy cập được.
Vậy, đáp án đúng là B. 2 & 3.
Lời giải:
Đáp án đúng: B
Khi một node dự phòng được sử dụng trong một cụm, nó sẽ thay thế cho một node bị lỗi. Trong các lựa chọn đưa ra:
* Node kiểm tra (Check point node): Không liên quan trực tiếp đến việc dự phòng trong cụm.
* Node tên phụ (Secondary name node): Cung cấp bản sao của metadata từ NameNode chính và hỗ trợ trong quá trình khôi phục, nhưng không trực tiếp thay thế NameNode chính khi nó bị lỗi. NameNode dự phòng (standby NameNode) mới là thành phần thay thế NameNode chính.
* DataNode phụ (Secondary data node): Không tồn tại khái niệm này. DataNode lưu trữ dữ liệu thực tế và không có node "phụ" nào đảm nhận vai trò dự phòng cho DataNode khác.
* Nhận thức về giá đỡ (Rack awareness): Đây là một tính năng quan trọng trong kiến trúc cụm, giúp cải thiện độ tin cậy và hiệu suất bằng cách phân phối dữ liệu trên các giá đỡ khác nhau. Điều này rất quan trọng để đảm bảo rằng nếu một giá đỡ bị lỗi, dữ liệu vẫn có sẵn từ các giá đỡ khác.
Vì vậy, khi một node dự phòng được sử dụng để thay thế, thì việc *không* cần đến "DataNode phụ" là chính xác vì khái niệm này không tồn tại. Tuy nhiên, câu hỏi có vẻ không rõ ràng vì các lựa chọn khác cũng không hoàn toàn cần thiết trong *mọi* trường hợp sử dụng node dự phòng.
Tuy nhiên, nếu xem xét câu hỏi trong bối cảnh chung nhất về dự phòng trong Hadoop (ví dụ: NameNode HA), thì Secondary NameNode không trực tiếp thay thế NameNode chính khi nó lỗi. Do đó, đáp án B có vẻ phù hợp hơn.
Lưu ý quan trọng: Để trả lời chính xác nhất, cần hiểu rõ ngữ cảnh cụ thể của câu hỏi (ví dụ: loại cụm nào, cơ chế dự phòng nào đang được sử dụng).
* Node kiểm tra (Check point node): Không liên quan trực tiếp đến việc dự phòng trong cụm.
* Node tên phụ (Secondary name node): Cung cấp bản sao của metadata từ NameNode chính và hỗ trợ trong quá trình khôi phục, nhưng không trực tiếp thay thế NameNode chính khi nó bị lỗi. NameNode dự phòng (standby NameNode) mới là thành phần thay thế NameNode chính.
* DataNode phụ (Secondary data node): Không tồn tại khái niệm này. DataNode lưu trữ dữ liệu thực tế và không có node "phụ" nào đảm nhận vai trò dự phòng cho DataNode khác.
* Nhận thức về giá đỡ (Rack awareness): Đây là một tính năng quan trọng trong kiến trúc cụm, giúp cải thiện độ tin cậy và hiệu suất bằng cách phân phối dữ liệu trên các giá đỡ khác nhau. Điều này rất quan trọng để đảm bảo rằng nếu một giá đỡ bị lỗi, dữ liệu vẫn có sẵn từ các giá đỡ khác.
Vì vậy, khi một node dự phòng được sử dụng để thay thế, thì việc *không* cần đến "DataNode phụ" là chính xác vì khái niệm này không tồn tại. Tuy nhiên, câu hỏi có vẻ không rõ ràng vì các lựa chọn khác cũng không hoàn toàn cần thiết trong *mọi* trường hợp sử dụng node dự phòng.
Tuy nhiên, nếu xem xét câu hỏi trong bối cảnh chung nhất về dự phòng trong Hadoop (ví dụ: NameNode HA), thì Secondary NameNode không trực tiếp thay thế NameNode chính khi nó lỗi. Do đó, đáp án B có vẻ phù hợp hơn.
Lưu ý quan trọng: Để trả lời chính xác nhất, cần hiểu rõ ngữ cảnh cụ thể của câu hỏi (ví dụ: loại cụm nào, cơ chế dự phòng nào đang được sử dụng).
Lời giải:
Bạn cần đăng ký gói VIP để làm bài, xem đáp án và lời giải chi tiết không giới hạn. Nâng cấp VIP
Lời giải:
Bạn cần đăng ký gói VIP để làm bài, xem đáp án và lời giải chi tiết không giới hạn. Nâng cấp VIP
Lời giải:
Bạn cần đăng ký gói VIP để làm bài, xem đáp án và lời giải chi tiết không giới hạn. Nâng cấp VIP
Lời giải:
Bạn cần đăng ký gói VIP để làm bài, xem đáp án và lời giải chi tiết không giới hạn. Nâng cấp VIP
Lời giải:
Bạn cần đăng ký gói VIP để làm bài, xem đáp án và lời giải chi tiết không giới hạn. Nâng cấp VIP

Bộ Đồ Án Tốt Nghiệp Ngành Trí Tuệ Nhân Tạo Và Học Máy
89 tài liệu310 lượt tải

Bộ 120+ Đồ Án Tốt Nghiệp Ngành Hệ Thống Thông Tin
125 tài liệu441 lượt tải

Bộ Đồ Án Tốt Nghiệp Ngành Mạng Máy Tính Và Truyền Thông
104 tài liệu687 lượt tải

Bộ Luận Văn Tốt Nghiệp Ngành Kiểm Toán
103 tài liệu589 lượt tải

Bộ 370+ Luận Văn Tốt Nghiệp Ngành Kế Toán Doanh Nghiệp
377 tài liệu1030 lượt tải

Bộ Luận Văn Tốt Nghiệp Ngành Quản Trị Thương Hiệu
99 tài liệu1062 lượt tải
ĐĂNG KÝ GÓI THI VIP
- Truy cập hơn 100K đề thi thử và chính thức các năm
- 2M câu hỏi theo các mức độ: Nhận biết – Thông hiểu – Vận dụng
- Học nhanh với 10K Flashcard Tiếng Anh theo bộ sách và chủ đề
- Đầy đủ: Mầm non – Phổ thông (K12) – Đại học – Người đi làm
- Tải toàn bộ tài liệu trên TaiLieu.VN
- Loại bỏ quảng cáo để tăng khả năng tập trung ôn luyện
- Tặng 15 ngày khi đăng ký gói 3 tháng, 30 ngày với gói 6 tháng và 60 ngày với gói 12 tháng.
77.000 đ/ tháng