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

Câu hỏi này liên quan đến cơ chế hàng rào (fencing) trong hệ thống phân tán, cụ thể là đối với NameNode trong Hadoop. Hàng rào là một kỹ thuật để đảm bảo chỉ có một NameNode hoạt động tại một thời điểm, ngăn ngừa tình trạng "split-brain" (hai node cùng hoạt động và ghi dữ liệu, gây xung đột). Các phương án A, B, và D đều là các cơ chế hàng rào hợp lệ:

• A. Tắt cổng mạng thông qua lệnh quản lý từ xa: Ngắt kết nối mạng của NameNode cũ, khiến nó không thể giao tiếp và do đó không thể ghi dữ liệu.
• B. Thu hồi quyền truy cập vào thư mục lưu trữ được chia sẻ: Ngăn NameNode cũ truy cập và ghi vào thư mục lưu trữ dữ liệu chung.
• D. STONITH (Shoot The Other Node In The Head): Cơ chế này sử dụng phần cứng hoặc phần mềm để tắt hoàn toàn NameNode cũ.

Phương án C (Định dạng ổ đĩa của nó) không phải là cơ chế hàng rào thông thường. Việc định dạng ổ đĩa là một hành động phá hủy dữ liệu và thường không được sử dụng làm cơ chế hàng rào vì nó không an toàn và có thể gây mất dữ liệu. Thay vào đó, các cơ chế hàng rào tập trung vào việc ngăn NameNode cũ hoạt động mà không nhất thiết phải phá hủy dữ liệu của nó ngay lập tức.

Hệ số sao chép (Replication Factor - RF) trong HDFS xác định số lượng bản sao của mỗi khối dữ liệu được lưu trữ. Đối với thư mục trong HDFS, RF không áp dụng trực tiếp. Thư mục chỉ là một cấu trúc tổ chức, chứa các tệp và thư mục con khác. RF được áp dụng cho các tệp riêng lẻ bên trong thư mục. Do đó, RF của các tệp trong thư mục sẽ quyết định mức độ dự phòng dữ liệu, không phải bản thân thư mục.

HDFS (Hadoop Distributed File System) có thể được truy cập thông qua giao thức HTTP bằng cách sử dụng lược đồ URI webhdfs. webhdfs cung cấp một giao diện RESTful cho HDFS, cho phép các ứng dụng tương tác với HDFS thông qua các yêu cầu HTTP. Các lược đồ khác như viewfs được sử dụng cho các mục đích khác nhau (ví dụ: tạo một không gian tên ảo), và wasb là lược đồ URI cho Azure Blob Storage, không phải HDFS. HDFS không sử dụng giao thức ftp.

Trong Hadoop, việc truyền dữ liệu giữa các nút trên các giá đỡ khác nhau trong cùng một trung tâm dữ liệu (B) thường yêu cầu băng thông cao nhất. Điều này là do:

• Cùng một nút (D): Không yêu cầu băng thông mạng, vì dữ liệu không di chuyển qua mạng.


• Các nút khác nhau trên cùng một giá đỡ (A): Thường có băng thông cao hơn so với các nút trên các giá đỡ khác nhau vì chúng thường được kết nối thông qua các switch mạng tốc độ cao hơn trong cùng một giá đỡ.


• Các nút trong các trung tâm dữ liệu khác nhau (C): Băng thông thường bị giới hạn và chi phí cao hơn đáng kể so với việc truyền dữ liệu trong cùng một trung tâm dữ liệu. Mạng giữa các trung tâm dữ liệu thường chậm hơn và tốn kém hơn.


• Các nút trên các giá đỡ khác nhau trong cùng một trung tâm dữ liệu (B): Yêu cầu băng thông đáng kể vì dữ liệu phải đi qua mạng của trung tâm dữ liệu, nhưng không bị giới hạn nhiều như truyền dữ liệu giữa các trung tâm dữ liệu khác nhau. Hadoop ưu tiên truyền dữ liệu trong cùng một giá đỡ, sau đó là trong cùng một trung tâm dữ liệu để giảm chi phí và độ trễ.