Loại nào là dữ liệu Bán cấu trúc?

Câu hỏi yêu cầu xác định CSDL nào *không* thuộc kiểu Key-Value. Các CSDL Key-Value lưu trữ dữ liệu dưới dạng cặp khóa-giá trị, cho phép truy xuất dữ liệu nhanh chóng dựa trên khóa.

* A. MongoDB: MongoDB là một CSDL NoSQL hướng tài liệu (document-oriented database). Dữ liệu được lưu trữ dưới dạng các document JSON-like với cấu trúc linh hoạt, không cố định theo kiểu bảng như CSDL quan hệ. Mặc dù có thể truy cập dữ liệu bằng khóa, nhưng bản chất của MongoDB không phải là Key-Value thuần túy.
* B. DynamoDB: DynamoDB là một CSDL NoSQL Key-Value và document của Amazon. Nó được thiết kế để có khả năng mở rộng cao và hiệu năng ổn định.
* C. Redis: Redis là một kho lưu trữ cấu trúc dữ liệu trong bộ nhớ (in-memory data structure store) mã nguồn mở, thường được sử dụng như một bộ nhớ cache, message broker và database. Redis hỗ trợ nhiều kiểu dữ liệu, bao gồm string, hash, list, set, sorted set với các thao tác nguyên tử. Redis là một CSDL Key-Value.
* D. Riak: Riak là một CSDL NoSQL phân tán, có khả năng mở rộng cao, được thiết kế để xử lý các ứng dụng có yêu cầu về tính sẵn sàng và khả năng chịu lỗi cao. Riak là một CSDL Key-Value.

Như vậy, MongoDB là đáp án chính xác vì nó là một CSDL hướng tài liệu, không phải Key-Value.

Công nghệ Cluster (cụm máy tính) có những ưu điểm sau:

* Hiệu quả chi phí: Sử dụng các máy tính commodity (phần cứng thông thường, giá rẻ) để tạo thành một hệ thống mạnh mẽ, thay vì một máy chủ đắt tiền duy nhất.
* Tính sẵn sàng cao: Nếu một máy chủ trong cluster gặp sự cố, các máy chủ khác sẽ tiếp tục hoạt động, đảm bảo dịch vụ không bị gián đoạn.
* Khả năng mở rộng linh hoạt: Dễ dàng thêm hoặc bớt các máy chủ vào cluster để đáp ứng nhu cầu thay đổi.

Vì vậy, đáp án A "Tất cả" là chính xác vì nó bao gồm tất cả các ưu điểm trên.

HDFS (Hadoop Distributed File System) là một hệ thống tệp phân tán được thiết kế để lưu trữ và xử lý các tập dữ liệu lớn trên các cụm phần cứng thông thường. Các mục tiêu chính của HDFS bao gồm:

* Phát hiện lỗi và khôi phục: HDFS được thiết kế để chịu lỗi. Nó sử dụng cơ chế sao chép dữ liệu để đảm bảo rằng dữ liệu không bị mất ngay cả khi các nút trong cụm bị lỗi.
* Xử lý tập dữ liệu khổng lồ: HDFS có thể xử lý các tập dữ liệu có kích thước petabyte hoặc lớn hơn.
* Cung cấp băng thông mạng cao để di chuyển dữ liệu: HDFS được thiết kế để cung cấp băng thông mạng cao để dữ liệu có thể được di chuyển nhanh chóng giữa các nút trong cụm.

Việc ngăn chặn việc xóa dữ liệu không phải là mục tiêu chính của HDFS. HDFS cung cấp các cơ chế để quản lý và bảo vệ dữ liệu, nhưng nó không ngăn chặn người dùng xóa dữ liệu một cách cố ý. Người dùng có quyền xóa dữ liệu nếu họ có đủ quyền.

Do đó, đáp án C là đáp án không phải là mục tiêu của HDFS.

Trong kiến trúc Hadoop Distributed File System (HDFS), NameNode đóng vai trò trung tâm, quản lý metadata của hệ thống tệp tin, bao gồm cấu trúc thư mục, thông tin về các file (ví dụ: quyền, kích thước) và các block của file được lưu trữ trên các DataNode. NameNode cũng chịu trách nhiệm điều phối hoạt động của các DataNode. DataNode lưu trữ dữ liệu thực tế và báo cáo trạng thái của chúng cho NameNode. Các nút slave (nếu có) thường là các DataNode trong HDFS hoặc các Node thực hiện các tác vụ tính toán trong MapReduce và cũng chịu sự quản lý của các node quản lý tương ứng (NameNode hoặc JobTracker/ResourceManager). Vì vậy, NameNode là đáp án chính xác nhất vì nó trực tiếp quản lý các DataNode.