Khái niệm sử dụng nhiều máy để xử lý dữ liệu được lưu trữ trong hệ thống phân tán không phải là mới. "Máy tính hiệu suất cao (HPC) sử dụng nhiều máy tính để xử lý khối lượng lớn dữ liệu được lưu trữ trong mạng vùng lưu trữ (SAN). So với HPC, Hadoop":
Trả lời:
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.
