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

Câu hỏi yêu cầu tìm phát biểu sai về Bộ nhớ đệm phân tán (Distributed Cache) trong Hadoop.

* Phương án A: Đúng. Hadoop framework chịu trách nhiệm phân phối các tệp trong Distributed Cache đến tất cả các map và reduce tasks.
* Phương án B: Đúng. Distributed Cache có thể chứa các loại tệp khác nhau, bao gồm tệp văn bản, tệp zip và JAR.
* Phương án C: Sai. Mặc dù Distributed Cache giúp giảm thiểu I/O đĩa, dữ liệu không hoàn toàn chỉ được lưu trong bộ nhớ. Các tệp được sao chép vào các nút, thường là trên đĩa, trước khi các tác vụ thực thi. Do đó, vẫn có I/O đĩa liên quan.
* Phương án D: Đúng. Hadoop framework sẽ sao chép các tệp trong Distributed Cache vào các nút trước khi bất kỳ nhiệm vụ nào của job được thực thi trên nút đó.

Vậy, đáp án sai là C.

Dữ liệu lớn (Big Data) được đặc trưng bởi 5V: Volume (Khối lượng), Velocity (Tốc độ), Variety (Đa dạng), Veracity (Độ tin cậy), và Value (Giá trị). Trong đó, Khối lượng, Tốc độ và Đa dạng là ba đặc trưng quan trọng nhất và thường được nhắc đến đầu tiên khi nói về Big Data.

* Khối lượng (Volume): Đề cập đến lượng dữ liệu khổng lồ được tạo ra và lưu trữ. Đây là yếu tố dễ nhận thấy nhất của Big Data.
* Tốc độ (Velocity): Đề cập đến tốc độ tạo ra và xử lý dữ liệu. Dữ liệu lớn thường được tạo ra liên tục và cần được xử lý nhanh chóng để có thể sử dụng được.
* Đa dạng (Variety): Đề cập đến nhiều loại dữ liệu khác nhau, từ dữ liệu có cấu trúc (như dữ liệu trong cơ sở dữ liệu) đến dữ liệu phi cấu trúc (như văn bản, hình ảnh, video).
* Giá trị (Value): Đề cập đến giá trị tiềm ẩn trong dữ liệu. Việc khai thác và phân tích dữ liệu lớn có thể mang lại những hiểu biết sâu sắc và giá trị to lớn cho doanh nghiệp.

Như vậy, cả A, C và D đều là đặc trưng của Big Data. Tuy nhiên, đặc trưng quyết định việc triển khai Big Data (tức là khi nào thì *cần thiết* phải sử dụng các công nghệ và phương pháp Big Data thay vì các phương pháp truyền thống) thường là khi dữ liệu đạt đến một ngưỡng nhất định về khối lượng, tốc độ hoặc độ phức tạp (đa dạng) mà các hệ thống truyền thống không thể xử lý hiệu quả. Do đó, cả ba đáp án A, C và D đều đúng ở một mức độ nào đó, nhưng không có đáp án nào hoàn toàn chính xác hơn các đáp án còn lại. Trong trường hợp này, mặc dù câu hỏi yêu cầu chọn *một* đáp án, nhưng nhiều khả năng câu hỏi có vấn đề hoặc thiếu thông tin.

Vì không có đáp án nào chính xác hơn hẳn, tôi sẽ chọn đáp án A (Khối lượng) làm đáp án "đúng nhất" vì đây thường là yếu tố đầu tiên người ta nghĩ đến khi nói về Big Data, tuy nhiên cần lưu ý rằng điều này không hoàn toàn chính xác.

Tích hợp dữ liệu là quá trình kết hợp dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau, thường là các nguồn không đồng nhất (ví dụ: các định dạng dữ liệu khác nhau, các hệ thống quản lý dữ liệu khác nhau). Mục tiêu là tạo ra một cái nhìn thống nhất về dữ liệu, cho phép người dùng truy cập và phân tích dữ liệu một cách dễ dàng hơn. Do đó, đáp án A là chính xác nhất.

Các đáp án khác không hoàn toàn đúng vì:

- B: Sao chép dữ liệu chỉ là một phần của quá trình tích hợp dữ liệu, không phải là toàn bộ quá trình.
- C: Làm sạch dữ liệu là một bước quan trọng trong quá trình tích hợp, nhưng không phải là định nghĩa của tích hợp dữ liệu.
- D: Tăng giá trị dữ liệu là mục tiêu của tích hợp, nhưng không phải là định nghĩa của quá trình này.

Phương pháp tích hợp dữ liệu Loose Coupling có một số nhược điểm chính. Thứ nhất, do các hệ thống giao tiếp với nhau thông qua các giao diện hoặc dịch vụ, nên có thể xảy ra độ trễ trong việc truyền tải và xử lý dữ liệu. Thứ hai, việc tích hợp này phụ thuộc vào mạng và băng thông, nếu mạng chậm hoặc băng thông hạn chế sẽ ảnh hưởng đến hiệu suất. Thứ ba, việc xây dựng và duy trì các giao diện và dịch vụ có thể làm tăng chi phí. Vì vậy, đáp án A - "Tất cả" là đáp án chính xác nhất vì nó bao gồm tất cả các nhược điểm được liệt kê (độ trễ, phụ thuộc mạng/băng thông, và chi phí cao).