Sao chép thiếu trong HDFS có nghĩa là:

Không có sự sao chép nào diễn ra trong các DataNode

Quá trình sao chép rất chậm trong các DataNode

Tần suất sao chép trong các DataNode rất thấp

Số lượng bản sao được tái tạo ít hơn so với quy định của hệ số sao chép

Trả lời:

Đáp án đúng: D

Sao chép thiếu (Under-replication) trong HDFS xảy ra khi số lượng bản sao thực tế của một khối dữ liệu nhỏ hơn so với hệ số sao chép (replication factor) được cấu hình. Điều này có nghĩa là hệ thống chưa tạo đủ số lượng bản sao như yêu cầu để đảm bảo tính sẵn sàng và độ tin cậy của dữ liệu. Các tình huống có thể dẫn đến sao chép thiếu bao gồm: DataNode bị lỗi, quá trình sao chép bị gián đoạn, hoặc DataNode mới được thêm vào cluster và chưa hoàn thành việc sao chép dữ liệu. Do đó, đáp án chính xác là D. Số lượng bản sao được tái tạo ít hơn so với quy định của hệ số sao chép.

300+ câu hỏi trắc nghiệm Big Data đầy đủ đáp án và lời giải - Phần 4

50 câu hỏi 60 phút

Bắt đầu thi

Câu hỏi liên quan

Câu 33:

Thuộc tính nào dưới đây được định cấu hình trên hdfs-site.xml?

Lời giải:

Đáp án đúng: A

hdfs-site.xml là một trong những tệp cấu hình cốt lõi của Hadoop Distributed File System (HDFS). Tệp này chứa các thuộc tính cấu hình cho HDFS, bao gồm cả vị trí lưu trữ dữ liệu (tên thư mục) và các thuộc tính liên quan đến việc quản lý dữ liệu trên HDFS.

* A. Yếu tố nhân rộng: Yếu tố nhân rộng (replication factor) là số bản sao của mỗi khối dữ liệu được lưu trữ trên HDFS. Thuộc tính này được cấu hình trong hdfs-site.xml để đảm bảo tính sẵn sàng và độ tin cậy của dữ liệu.
* B. Tên thư mục để lưu trữ tệp hdfs: Đây là đáp án đúng. hdfs-site.xml chứa thuộc tính chỉ định thư mục trên hệ thống tệp cục bộ nơi HDFS lưu trữ các khối dữ liệu.
* C. Máy chủ và cổng nơi tác vụ MapReduce chạy: Thông tin này được cấu hình trong các tệp cấu hình của MapReduce, chẳng hạn như mapred-site.xml hoặc yarn-site.xml, chứ không phải hdfs-site.xml.
* D. Các biến môi trường Java: Các biến môi trường Java thường được cấu hình trong các tệp như hadoop-env.sh hoặc thông qua các biến hệ thống, chứ không phải hdfs-site.xml.

Câu 34:

Lệnh để kiểm tra xem Hadoop có hoạt động hay không là:

Lời giải:

Đáp án đúng: B

Lệnh jps (Java Virtual Machine Process Status Tool) được sử dụng để liệt kê các tiến trình JVM đang chạy trên một hệ thống. Trong môi trường Hadoop, nó thường được sử dụng để kiểm tra xem các tiến trình quan trọng của Hadoop như NameNode, DataNode, ResourceManager, NodeManager,... có đang chạy hay không. Lệnh hadoop fs -test được sử dụng để kiểm tra sự tồn tại của một file hoặc thư mục trên HDFS (Hadoop Distributed File System), chứ không phải để kiểm tra xem Hadoop có hoạt động hay không.

A. Jsp: JSP là công nghệ để tạo trang web động, không liên quan đến kiểm tra trạng thái Hadoop.

B. Jps: Đây là lệnh đúng để kiểm tra các tiến trình JVM đang chạy, bao gồm các tiến trình Hadoop.

C. Hadoop fs –test: Lệnh này dùng để kiểm tra sự tồn tại của file/thư mục trên HDFS.

D. Không có: Có lệnh để kiểm tra.

Câu 35:

Khi một jobTracker lên lịch, một công việc sẽ được tìm kiếm đầu tiên:

Lời giải:

Đáp án đúng: A

Khi JobTracker lên lịch một công việc trong Hadoop, nó sẽ ưu tiên vị trí dữ liệu để giảm thiểu lưu lượng mạng. Do đó, nó sẽ tìm kiếm một nút có vị trí trống trên cùng rack với DataNode chứa dữ liệu đầu vào cho công việc đó. Điều này giúp giảm thiểu lưu lượng mạng liên rack, cải thiện hiệu suất tổng thể.

* Đáp án A: Đúng. JobTracker ưu tiên các nút trên cùng rack với DataNode để tối ưu hóa vị trí dữ liệu.
* Đáp án B: Sai. Mặc dù các nút trên cùng rack được ưu tiên, nhưng JobTracker sẽ tìm kiếm một nút *có vị trí trống* trước.
* Đáp án C: Sai. Rack liền kề không phải là ưu tiên hàng đầu so với cùng rack.
* Đáp án D: Sai. Việc chọn bất kỳ nút nào trong cụm mà không xem xét vị trí dữ liệu sẽ làm giảm hiệu suất.

Câu 36:

Có thể ghi là gì?

Lời giải:

Đáp án đúng: C

Câu hỏi này kiểm tra kiến thức về vai trò của `Writes` trong ngữ cảnh của một hệ thống xử lý dữ liệu, có lẽ là liên quan đến Apache Hadoop hoặc Spark.

* Phương án A: Mô tả một giao diện Java để truyền dữ liệu trực tuyến đến các máy chủ từ xa. Điều này có thể đúng trong một số ngữ cảnh, nhưng không phải là định nghĩa chính xác nhất của `Writes` trong các hệ thống xử lý dữ liệu lớn.
* Phương án B: Mô tả một giao diện Java cần được thực hiện để ghi HDFS (Hadoop Distributed File System). Đây là một mô tả chính xác hơn về vai trò của `Writes`. Trong các hệ thống Hadoop, giao diện `Writes` có thể được sử dụng để định nghĩa cách dữ liệu được ghi vào HDFS.
* Phương án C: Mô tả một giao diện Java cần được triển khai để xử lý MapReduce. `Writes` không phải là giao diện chính để xử lý MapReduce. MapReduce sử dụng các khái niệm như `Mapper` và `Reducer`.
* Phương án D: Tuyên bố không có câu trả lời nào đúng. Vì phương án B đúng, nên phương án này sai.

Vậy, đáp án đúng nhất là B. `Writes` là một giao diện Java (hoặc một khái niệm tương tự trong các ngôn ngữ khác) được sử dụng để định nghĩa cách dữ liệu được ghi vào HDFS hoặc các hệ thống lưu trữ phân tán khác.

Câu 37:

Nhiệm vụ nào sau đây là trong số các nhiệm vụ của các DataNode trong HDFS?

Lời giải:

Đáp án đúng: D

Nhiệm vụ của DataNode trong HDFS (Hadoop Distributed File System) là lưu trữ các khối dữ liệu và cung cấp quyền truy cập đọc/ghi vào các khối này khi được NameNode yêu cầu. DataNode cũng báo cáo định kỳ về trạng thái của các khối mà nó lưu trữ cho NameNode.

* Phương án A, E: Đề cập đến nhiệm vụ của NameNode, không phải DataNode. NameNode quản lý không gian tên của hệ thống tệp và duy trì siêu dữ liệu.
* Phương án C: Đề cập đến nhiệm vụ của TaskTracker (trong MapReduce 1) hoặc NodeManager (trong YARN), không phải DataNode. Chúng quản lý việc thực hiện các tác vụ Map và Reduce.
* Phương án B: Là phương án phủ định, và vì có một phương án đúng, nó không chính xác.
* Phương án D: Mô tả chính xác vai trò của DataNode. DataNode lưu trữ các khối dữ liệu và cung cấp chúng khi được NameNode hoặc client yêu cầu.

Câu 38:

Các phím từ đầu ra của xáo trộn và sắp xếp thực hiện giao diện nào sau đây?

Lời giải: