Khi sử dụng HDFS, điều gì xảy ra khi tệp bị xóa khỏi dòng lệnh?

Nó sẽ bị xóa vĩnh viễn nếu thùng rác được bật.

Nó được đặt vào một thư mục thùng rác chung cho tất cả người dùng trong cụm đó.

Nó bị xóa vĩnh viễn và các thuộc tính tệp được ghi lại trong tệp nhật ký.

Nó được chuyển vào thư mục thùng rác của người dùng đã xóa nó nếu thùng rác được bật.

Trả lời:

Đáp án đúng: C

Khi một tệp bị xóa khỏi HDFS từ dòng lệnh, nếu tính năng thùng rác (trash) được bật, tệp đó sẽ được chuyển vào thư mục thùng rác riêng của người dùng đã thực hiện xóa. Điều này cho phép người dùng có cơ hội khôi phục tệp nếu cần thiết trước khi nó bị xóa vĩnh viễn sau một khoảng thời gian cấu hình sẵn. Các tùy chọn khác không chính xác vì tệp không bị xóa vĩnh viễn ngay lập tức khi thùng rác được bật, và nó không được chuyển vào thư mục thùng rác chung cho tất cả người dùng.

100+ câu hỏi trắc nghiệm Dữ liệu lớn giải thích chi tiết từng câu - Phần 2

50 câu hỏi 60 phút

Bắt đầu thi

Câu hỏi liên quan

Câu 49:

Khi lưu trữ tệp Hadoop, câu nào sau đây là đúng? (Chọn hai câu trả lời)

Các tệp đã lưu trữ sẽ hiển thị với phần mở rộng .arc.

Nhiều tệp nhỏ sẽ trở thành ít tệp lớn hơn.

MapReduce xử lý tên tệp gốc ngay cả sau khi tệp được lưu trữ.

Các tệp đã lưu trữ phải được lưu trữ tại Liên hợp quốc cho HDFS và MapReduce để truy cập các tệp nhỏ, gốc.

Lưu trữ dành cho các tệp cần được lưu nhưng HDFS không còn truy cập được nữa.

Lời giải:

Đáp án đúng: B

Phân tích các lựa chọn:

* Các tệp đã lưu trữ sẽ hiển thị với phần mở rộng .arc. - Sai. Các tệp lưu trữ Hadoop thường có phần mở rộng `.har` (Hadoop Archive).
* Nhiều tệp nhỏ sẽ trở thành ít tệp lớn hơn. - Đúng. Mục đích chính của việc lưu trữ là giảm số lượng tệp nhỏ trong HDFS, giúp cải thiện hiệu suất.
* MapReduce xử lý tên tệp gốc ngay cả sau khi tệp được lưu trữ. - Đúng. Khi một tệp được lưu trữ, MapReduce vẫn có thể truy cập nó bằng tên gốc của nó.
* Các tệp đã lưu trữ phải được lưu trữ tại Liên hợp quốc cho HDFS và MapReduce để truy cập các tệp nhỏ, gốc. - Sai. Câu này không có nghĩa và không liên quan đến khái niệm lưu trữ tệp Hadoop.
* Lưu trữ dành cho các tệp cần được lưu nhưng HDFS không còn truy cập được nữa. - Sai. Lưu trữ là một cách để tổ chức và quản lý các tệp nhỏ vẫn còn cần thiết và truy cập được trong HDFS.

Vậy, hai câu trả lời đúng là: "Nhiều tệp nhỏ sẽ trở thành ít tệp lớn hơn." và "MapReduce xử lý tên tệp gốc ngay cả sau khi tệp được lưu trữ."

Do đó, đáp án đúng là B. 2 & 3

Câu 50:

Để áp dụng một bộ kết hợp, một thuộc tính phải được thỏa mãn bởi các giá trị được phát ra từ bộ ánh xạ là gì?

Lời giải:

Đáp án đúng: C

Câu hỏi này liên quan đến việc sử dụng Combiner trong MapReduce. Combiner là một bộ giảm cục bộ chạy trên mỗi máy mapper để giảm lượng dữ liệu được truyền qua mạng đến bộ giảm. Để Combiner có thể được áp dụng một cách an toàn và hiệu quả, đầu ra của mapper và combiner phải có cùng định dạng cặp key-value. Quan trọng hơn, các giá trị phải thỏa mãn tính chất kết hợp (associative) và giao hoán (commutative). Tính chất kết hợp cho phép các phép toán được nhóm lại mà không ảnh hưởng đến kết quả, còn tính chất giao hoán cho phép thay đổi thứ tự các toán hạng mà không ảnh hưởng đến kết quả. Điều này đảm bảo rằng việc thực hiện Combiner trước khi reducer sẽ không làm thay đổi kết quả cuối cùng.

Câu 1:

Giao tiếp giữa các quá trình giữa các nút khác nhau trong Hadoop sử dụng (The inter process communication between different nodes in Hadoop uses)

Lời giải:

Đáp án đúng: B

Giao tiếp giữa các quá trình (Inter-Process Communication - IPC) giữa các nút khác nhau trong Hadoop sử dụng Remote Procedure Call (RPC). RPC là một giao thức cho phép một chương trình máy tính yêu cầu một dịch vụ từ một chương trình khác nằm trên một máy tính khác trên mạng, mà không cần người lập trình phải hiểu chi tiết về mạng. REST API thường được sử dụng cho giao tiếp giữa các ứng dụng web, RMI chủ yếu dùng trong Java, và IP Exchange không phải là một giao thức giao tiếp tiêu chuẩn trong ngữ cảnh này.

Câu 2:

Loại dữ liệu mà Hadoop có thể xử lý là (The type of data Hadoop can deal with is)

Lời giải:

Đáp án đúng: D

Hadoop được thiết kế để xử lý nhiều loại dữ liệu khác nhau, bao gồm dữ liệu có cấu trúc (ví dụ: dữ liệu từ cơ sở dữ liệu quan hệ), dữ liệu bán cấu trúc (ví dụ: dữ liệu JSON, XML) và dữ liệu không có cấu trúc (ví dụ: văn bản, hình ảnh, video). Do đó, Hadoop có thể xử lý tất cả các loại dữ liệu được liệt kê.

Câu 3:

Chế độ cài đặt phân phối hoàn toàn (không ảo hóa) cần tối thiểu (The fully distributed mode of installation (without virtualization) needs a minimum of)

Lời giải:

Đáp án đúng: A

Trong chế độ cài đặt phân phối hoàn toàn (fully distributed mode), các thành phần của hệ thống được triển khai trên nhiều máy vật lý khác nhau để đảm bảo khả năng mở rộng, chịu lỗi và hiệu năng cao. Để một hệ thống có thể hoạt động phân tán thực sự, cần tối thiểu 3 máy vật lý. Một máy có thể đóng vai trò là NameNode, một máy khác là DataNode, và máy thứ ba có thể đóng vai trò là ResourceManager và NodeManager (trong Hadoop YARN) hoặc các vai trò quản lý và xử lý khác. Nếu chỉ có 2 máy, hệ thống sẽ không thực sự phân tán vì sẽ có sự phụ thuộc lẫn nhau quá lớn và khó đảm bảo tính sẵn sàng cao.

Câu 4:

Hệ số sao chép của tệp trong HDFS có thể được thay đổi bằng cách sử dụng

Lời giải: