Job tracker runs on:

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.

Khi một ứng dụng khách (client) muốn truy cập một tệp trong Hadoop Distributed File System (HDFS), nó sẽ liên hệ với NameNode. NameNode, đóng vai trò là trung tâm quản lý metadata của hệ thống tệp, sẽ cung cấp cho client thông tin cần thiết để truy cập dữ liệu thực tế. Thông tin này bao gồm:

• ID của các khối (blocks) mà tệp được chia thành.


• Tên máy chủ (hostname) của tất cả các DataNode đang lưu trữ các khối đó. Điều này cho phép client biết chính xác nơi dữ liệu của tệp được lưu trữ và cách truy cập nó trực tiếp từ các DataNode.

Các lựa chọn khác không chính xác vì:

• A. Kích thước của tệp được yêu cầu: Kích thước tệp có thể quan trọng, nhưng NameNode chủ yếu trả về thông tin vị trí dữ liệu (ID khối và DataNode).


• B. ID khối của tệp được yêu cầu: Chỉ ID khối là không đủ, cần cả thông tin về DataNode để ứng dụng khách biết nơi tìm các khối đó.


• C. ID khối và tên máy chủ của *bất kỳ* DataNode nào chứa khối đó: "Bất kỳ" là không chính xác. NameNode cung cấp thông tin về *tất cả* các DataNode chứa các bản sao của khối, để đảm bảo tính sẵn sàng và khả năng chịu lỗi.

Lệnh hdfs dfs -copyFromLocal (hoặc dạng viết tắt hdfs dfs -put) được sử dụng để sao chép tệp từ hệ thống tệp cục bộ vào hệ thống tệp Hadoop (HDFS). Trong các lựa chọn đưa ra, đáp án D (copyFromLocal) là chính xác, vì nó tuân theo đúng cú pháp lệnh (không phân biệt chữ hoa chữ thường trong tên lệnh HDFS). Các lựa chọn khác không phải là lệnh HDFS hợp lệ để sao chép tệp từ hệ thống cục bộ.