Lợi ích của Cloud Computing với Big Data là?

Triển khai hạ tầng nhanh chóng

Phân tích theo thời gian thực

Tối ưu chi phí duy trì hoạt động

Tất cả

Trả lời:

Đáp án đúng: D

Cloud Computing mang lại nhiều lợi ích cho Big Data: * **Triển khai hạ tầng nhanh chóng:** Cloud cho phép dễ dàng mở rộng hoặc thu hẹp tài nguyên tính toán và lưu trữ theo nhu cầu, giúp triển khai các giải pháp Big Data nhanh chóng mà không cần đầu tư lớn vào phần cứng. * **Phân tích theo thời gian thực:** Cloud cung cấp các dịch vụ và công cụ mạnh mẽ để xử lý và phân tích dữ liệu lớn theo thời gian thực, giúp đưa ra quyết định kịp thời. * **Tối ưu chi phí duy trì hoạt động:** Cloud giúp giảm chi phí liên quan đến việc quản lý và bảo trì hạ tầng, vì nhà cung cấp dịch vụ cloud chịu trách nhiệm cho các hoạt động này. Do đó, đáp án D (Tất cả) là đáp án đúng nhất.

300+ câu hỏi trắc nghiệm Big Data đầy đủ đáp án và lời giải - Phần 1

50 câu hỏi 60 phút

Bắt đầu thi

Câu hỏi liên quan

Câu 47:

Dịch vụ lưu trữ dữ liệu của Amazon – AWS là?

Lời giải:

Đáp án đúng: A

Đáp án đúng là A: Amazon S3

Giải thích:

Amazon S3 (Simple Storage Service) là dịch vụ lưu trữ đối tượng (object storage) của AWS, được thiết kế để lưu trữ và truy xuất một lượng lớn dữ liệu. Nó cung cấp khả năng mở rộng, bảo mật dữ liệu và hiệu suất cao.
Amazon RDS (Relational Database Service) là dịch vụ cơ sở dữ liệu quan hệ được quản lý của AWS. Nó hỗ trợ nhiều loại cơ sở dữ liệu như MySQL, PostgreSQL, Oracle, SQL Server và MariaDB.
Amazon Lambda là dịch vụ điện toán phi máy chủ (serverless compute service) cho phép chạy code mà không cần quản lý máy chủ.
EC2 (Elastic Compute Cloud) là dịch vụ cung cấp máy chủ ảo trên đám mây.

Câu 48:

Dịch vụ thông minh giúp khái phá, làm sạch dữ liệu trên Google Cloud Platform:

Lời giải:

Đáp án đúng: C

Đáp án đúng là C: Google Cloud Dataprep

Google Cloud Dataprep là một dịch vụ thông minh, không cần máy chủ (serverless), giúp người dùng khám phá, làm sạch và chuẩn bị dữ liệu để phân tích. Dataprep sử dụng giao diện trực quan và các thuật toán máy học để tự động hóa các tác vụ chuẩn bị dữ liệu, giúp người dùng tiết kiệm thời gian và công sức.

Các lựa chọn khác:

A. Google Functions: Là dịch vụ điện toán không máy chủ cho phép bạn chạy code mà không cần quản lý máy chủ.
B. Google BigQuery: Là một kho dữ liệu lớn, có thể mở rộng, tiết kiệm chi phí và không cần máy chủ để phân tích dữ liệu.
D. Google Data Catalog: Là một dịch vụ quản lý siêu dữ liệu giúp các tổ chức khám phá, hiểu và quản lý dữ liệu của họ.

Câu 49:

Hệ CSDL NoSQL trên nền tảng Cloudera là ?

Lời giải:

Đáp án đúng: A

Đáp án đúng là A. Apache Accumulo là một hệ quản trị cơ sở dữ liệu NoSQL phân tán, có khả năng mở rộng và bảo mật cao, được xây dựng dựa trên Apache Hadoop. Nó được thiết kế để lưu trữ và phân tích lượng lớn dữ liệu, đặc biệt là dữ liệu cần độ tin cậy và tính toàn vẹn cao. Accumulo được sử dụng rộng rãi trong các ứng dụng yêu cầu khả năng kiểm soát truy cập chi tiết ở mức ô (cell-level security), ví dụ như các ứng dụng chính phủ và quốc phòng. Cloudera là một nền tảng phân phối Hadoop phổ biến, và Accumulo có thể được triển khai trên nền tảng này.

Các lựa chọn khác không đúng vì:

* DynamoDB là một dịch vụ cơ sở dữ liệu NoSQL của Amazon Web Services (AWS).
* AppEngine Datastore là một dịch vụ cơ sở dữ liệu NoSQL của Google Cloud Platform (GCP).
* Table Storage là một dịch vụ lưu trữ NoSQL của Microsoft Azure.

Câu 50:

Công cụ trên Google Cloud Platform chuyển đổi dữ liệu hỗ trợ quyết định

Lời giải:

Đáp án đúng: C

Đáp án đúng là C: Google Data Studio.

Google Data Studio (hiện tại là Looker Studio) là một công cụ miễn phí của Google cho phép bạn trực quan hóa dữ liệu và tạo các báo cáo tương tác. Nó kết nối với nhiều nguồn dữ liệu khác nhau và cho phép bạn tạo các biểu đồ, bảng biểu và các hình thức trực quan hóa khác để hỗ trợ việc ra quyết định.

Các lựa chọn khác không phù hợp vì:

Google Cloud: Là một nền tảng điện toán đám mây rộng lớn, cung cấp nhiều dịch vụ khác nhau, nhưng không phải là một công cụ cụ thể để chuyển đổi dữ liệu hỗ trợ quyết định.
Google Data Catalog: Là một dịch vụ để quản lý và khám phá dữ liệu, giúp bạn tìm và hiểu dữ liệu của mình, nhưng không trực tiếp chuyển đổi dữ liệu thành các báo cáo trực quan.
Google Functions: Là một dịch vụ điện toán không máy chủ cho phép bạn chạy mã để phản hồi các sự kiện, nhưng không phải là một công cụ trực quan hóa dữ liệu.

Câu 1:

Theo Tính khả dụng cao của Hadoop, nghĩa là Hàng rào

Lời giải:

Đáp án đúng: D

Trong Hadoop High Availability (HA - Tính Khả Dụng Cao), "hàng rào" (fencing) là một cơ chế quan trọng để đảm bảo chỉ có một NameNode hoạt động (Active NameNode) tại một thời điểm. Điều này ngăn ngừa tình trạng "split-brain" (hai NameNode cùng hoạt động và ghi dữ liệu, dẫn đến hỏng dữ liệu). Hàng rào hoạt động bằng cách ngăn chặn NameNode đã từng hoạt động (nhưng hiện tại được cho là không hoạt động) ghi vào hệ thống lưu trữ chung (shared storage) hoặc thực hiện bất kỳ thao tác nào có thể gây xung đột với NameNode hiện đang hoạt động.

* Đáp án A: Ngăn NameNode hoạt động trước đó bắt đầu chạy lại. Đây là một phần của quá trình chuyển đổi dự phòng nhưng không phải là định nghĩa chính xác của hàng rào. Hàng rào tập trung vào việc ngăn chặn NameNode cũ *ghi* dữ liệu, không chỉ là việc khởi động lại.
* Đáp án B: Ngăn chặn việc bắt đầu chuyển đổi dự phòng trong trường hợp mạng bị lỗi với NameNode hoạt động. Đây không phải là mục đích của hàng rào. Hàng rào xảy ra *sau* khi chuyển đổi dự phòng được kích hoạt.
* Đáp án C: Ngăn chặn sự cố sập nguồn đối với NameNode đã hoạt động trước đó. Hàng rào không liên quan đến việc ngăn chặn sự cố sập nguồn.
* Đáp án D: Ngăn không cho NameNode đã hoạt động trước đó ghi vào nhật ký chỉnh sửa. Đây là định nghĩa chính xác nhất về hàng rào trong bối cảnh Hadoop HA. Việc ngăn chặn NameNode cũ ghi vào nhật ký chỉnh sửa (edit log) đảm bảo rằng chỉ NameNode đang hoạt động mới có thể thực hiện các thay đổi đối với siêu dữ liệu hệ thống tệp.

Vì vậy, đáp án đúng là D.

Câu 2:

Cơ chế nào sau đây không phải là cơ chế hàng rào cho NameNode đã hoạt động trước đó?

Lời giải: