Nếu chúng tôi tăng kích thước tệp được lưu trữ trong HDFS mà không tăng số tệp, thì bộ nhớ được yêu cầu bởi NameNode

Tăng

Giảm

Vẫn không thay đổi

Có thể tăng hoặc giảm

Trả lời:

Đáp án đúng: A

NameNode trong HDFS lưu trữ metadata (dữ liệu về dữ liệu) của hệ thống tệp, bao gồm thông tin về tên tệp, quyền, vị trí các khối dữ liệu và kích thước của các khối. Nếu chỉ tăng kích thước của các tệp mà không tăng số lượng tệp, thì số lượng metadata mà NameNode cần quản lý (ví dụ: số lượng inode) không thay đổi đáng kể. Tuy nhiên, NameNode cần cập nhật kích thước của các file này. Mặc dù việc cập nhật kích thước có thể chiếm một lượng nhỏ bộ nhớ, nhưng tác động chính không đáng kể so với bộ nhớ cần thiết để lưu trữ metadata cho mỗi file. Do đó, bộ nhớ mà NameNode yêu cầu về cơ bản vẫn không thay đổi.

100+ câu hỏi trắc nghiệm Dữ liệu lớn giải thích chi tiết từng câu - Phần 1

50 câu hỏi 60 phút

Bắt đầu thi

Câu hỏi liên quan

Câu 12:

Số lượng nhiệm vụ mà trình theo dõi tác vụ có thể chấp nhận phụ thuộc vào

Lời giải:

Đáp án đúng: C

Số lượng nhiệm vụ mà một TaskTracker (trình theo dõi tác vụ) có thể chấp nhận phụ thuộc vào số lượng khe cắm (slots) được định cấu hình trong nó. Mỗi khe cắm đại diện cho một tài nguyên tính toán có sẵn trên nút đó. TaskTracker sẽ cố gắng chạy một tác vụ trên mỗi khe cắm có sẵn. Do đó, cấu hình số lượng khe cắm sẽ quyết định số lượng tác vụ tối đa mà TaskTracker có thể thực hiện đồng thời.

Câu 13:

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:

Lời giải:

Đáp án đúng: C

Hadoop, so với HPC, có khả năng xử lý khối lượng dữ liệu lớn hơn và có thể chạy trên số lượng máy lớn hơn nhiều. HPC thường tập trung vào việc xử lý nhanh các tác vụ tính toán chuyên sâu trên số lượng máy hạn chế, trong khi Hadoop được thiết kế để xử lý dữ liệu lớn một cách phân tán và chịu lỗi tốt trên các cụm máy tính lớn. Do đó, đáp án A và B đều đúng nhưng đáp án B bao hàm phạm vi rộng hơn về khả năng mở rộng của Hadoop so với HPC.

* A. Có thể xử lý khối lượng dữ liệu lớn hơn. Đúng, Hadoop được thiết kế để xử lý petabyte dữ liệu trở lên, lớn hơn nhiều so với khả năng của nhiều hệ thống HPC truyền thống.
* B. Có thể chạy trên một số lượng máy lớn hơn HPC cluster. Đúng, các cluster Hadoop có thể mở rộng đến hàng ngàn node, lớn hơn nhiều so với các cluster HPC thông thường.
* C. Có thể xử lý dữ liệu nhanh hơn với cùng băng thông mạng so với HPC. Sai, HPC thường được tối ưu hóa cho tốc độ xử lý nhanh hơn trên mỗi node và băng thông mạng cao hơn.
* D. Không thể chạy các công việc tính toán chuyên sâu. Sai, Hadoop có thể chạy các công việc tính toán chuyên sâu, mặc dù nó thường không hiệu quả bằng HPC cho các tác vụ đó do overhead của việc phân tán dữ liệu và xử lý.

Câu 14:

Tính năng định vị dữ liệu trong Hadoop có nghĩa là:

Lời giải:

Đáp án đúng: C

Tính năng "định vị dữ liệu" (data locality) trong Hadoop là một khái niệm quan trọng nhằm tối ưu hóa hiệu suất xử lý dữ liệu. Thay vì di chuyển dữ liệu đến nơi các nút tính toán đang hoạt động, Hadoop cố gắng đưa các tác vụ tính toán đến gần dữ liệu nhất có thể. Điều này giúp giảm thiểu việc truyền dữ liệu qua mạng, vốn là một hoạt động tốn kém về thời gian và tài nguyên. Do đó, đáp án đúng là "Đồng định vị dữ liệu với các nút tính toán". Các đáp án khác không mô tả chính xác khái niệm này.

Câu 15:

Các tệp HDFS được thiết kế cho:

Lời giải:

Đáp án đúng: B

Các tệp trong HDFS (Hadoop Distributed File System) được thiết kế để lưu trữ dữ liệu lớn và được truy cập theo kiểu ghi một lần và đọc nhiều lần. Điều này có nghĩa là dữ liệu thường được ghi vào tệp một lần và sau đó được đọc nhiều lần, nhưng không được sửa đổi tùy ý.

Phương án A không đúng vì HDFS không được thiết kế cho việc nhiều người cùng ghi và sửa đổi dữ liệu một cách tùy ý, điều này có thể dẫn đến xung đột và khó khăn trong việc quản lý dữ liệu.

Phương án B gần đúng, nhưng phương án C chính xác hơn. HDFS được tối ưu hóa cho việc ghi một lần và đọc nhiều lần hơn là chỉ nối vào cuối tệp.

Phương án C là đáp án chính xác. HDFS được thiết kế để dữ liệu được ghi vào tệp một lần duy nhất. Sau khi ghi, dữ liệu sẽ được đọc nhiều lần nhưng không được sửa đổi trực tiếp.

Phương án D không đúng vì HDFS không được thiết kế để truy cập dữ liệu có độ trễ thấp. Nó được thiết kế để lưu trữ và xử lý dữ liệu lớn, do đó độ trễ truy cập có thể cao hơn so với các hệ thống lưu trữ khác.

Câu 16:

DataNode và NameNode là tương ứng:

Lời giải:

Đáp án đúng: B

Trong kiến trúc Hadoop, NameNode đóng vai trò là nút chính (master node), chịu trách nhiệm quản lý không gian tên của hệ thống tệp tin và điều phối truy cập tệp tin từ các DataNode. DataNode đóng vai trò là nút công nhân (worker node), lưu trữ các khối dữ liệu thực tế và phục vụ dữ liệu theo yêu cầu của NameNode.

Câu 17:

Trong đĩa cục bộ của NameNode, các tệp được lưu trữ liên tục là:

Lời giải: