Yếu tố nào quyết định để sử dụng NoSQL?

CSDL nào không phải kiểu Wide-Column:

Lời giải:

Đáp án đúng: D

Cơ sở dữ liệu Wide-Column (còn gọi là Column-Family) là một loại NoSQL database, được thiết kế để lưu trữ và xử lý lượng lớn dữ liệu một cách hiệu quả. Đặc điểm chính của nó là dữ liệu được lưu trữ theo các cột, khác với cơ sở dữ liệu quan hệ truyền thống lưu trữ theo hàng. Điều này cho phép truy vấn nhanh chóng trên một số lượng lớn các cột mà không cần phải đọc toàn bộ hàng.

Các lựa chọn A, B, và C (Hbase, Cassandra, BigTable) đều là các ví dụ phổ biến của cơ sở dữ liệu Wide-Column. Hbase được xây dựng trên Hadoop và thường được sử dụng cho các ứng dụng yêu cầu khả năng mở rộng cao. Cassandra được biết đến với khả năng xử lý dữ liệu phân tán trên nhiều trung tâm dữ liệu. BigTable là cơ sở dữ liệu Wide-Column của Google, được sử dụng cho nhiều dịch vụ của họ.

Lựa chọn D (Dex) không phải là một cơ sở dữ liệu Wide-Column. Dex thường liên quan đến định dạng file thực thi của Android (Dalvik Executable). Do đó, đáp án chính xác là D.

Câu 42:

Ưu điểm của hệ thống HDFS là gì?

Lời giải:

Đáp án đúng: A

Hệ thống HDFS (Hadoop Distributed File System) là một hệ thống tệp phân tán được thiết kế để lưu trữ và xử lý lượng lớn dữ liệu. Các ưu điểm chính của HDFS bao gồm:

* Lưu trữ phân tán: Dữ liệu được chia thành các khối và lưu trữ trên nhiều máy chủ khác nhau trong cụm, cho phép lưu trữ dung lượng lớn hơn nhiều so với một máy chủ duy nhất.
* Xử lý song song: Các khối dữ liệu có thể được xử lý song song trên nhiều máy chủ, giúp tăng tốc độ xử lý đáng kể.
* Khả năng chịu lỗi cao: HDFS tạo nhiều bản sao của mỗi khối dữ liệu và lưu trữ chúng trên các máy chủ khác nhau. Nếu một máy chủ bị lỗi, dữ liệu vẫn có thể truy cập được từ các bản sao khác.

Vì vậy, đáp án A là chính xác nhất vì nó bao gồm đầy đủ các ưu điểm chính của HDFS.

Câu 43:

Vấn đề chính gặp phải khi đọc và ghi dữ liệu song song từ nhiều đĩa là gì?

Lời giải:

Đáp án đúng: B

Khi đọc và ghi dữ liệu song song từ nhiều đĩa, vấn đề chính gặp phải là sự phức tạp trong việc kết hợp dữ liệu từ các đĩa khác nhau. Các đĩa có thể hoạt động với tốc độ khác nhau và chứa các phần dữ liệu khác nhau, do đó việc đồng bộ và kết hợp chúng một cách hiệu quả là một thách thức lớn. Các lựa chọn khác không phải là vấn đề chính:

* A. Xử lý khối lượng lớn dữ liệu nhanh hơn: Đọc và ghi song song thực tế giúp xử lý dữ liệu nhanh hơn, đây là ưu điểm chứ không phải vấn đề.
* C. Phần mềm cần thiết để thực hiện nhiệm vụ này là cực kỳ tốn kém: Chi phí phần mềm có thể là một yếu tố, nhưng không phải là vấn đề *chính* cản trở việc đọc/ghi song song.
* D. Phần cứng cần thiết để thực hiện tác vụ này là cực kỳ tốn kém: Tương tự như phần mềm, chi phí phần cứng có thể là một yếu tố nhưng không phải là vấn đề *chính*.

Do đó, đáp án chính xác nhất là B.

Câu 44:

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 yếu tố quan trọng để tối ưu hóa hiệu suất. Nó có nghĩa là Hadoop cố gắng đưa các tác vụ tính toán đến gần với dữ liệu nhất có thể, thay vì di chuyển dữ liệu đến nơi có tác vụ tính toán. Điều này làm giảm thiểu việc truyền dữ liệu qua mạng, giúp tăng tốc độ xử lý và giảm tải cho mạng.

Phương án A: Lưu trữ cùng một dữ liệu trên nhiều nút là cơ chế sao lưu (replication), giúp đảm bảo tính sẵn sàng và độ tin cậy của dữ liệu, nhưng không trực tiếp liên quan đến định vị dữ liệu.
Phương án B: Chuyển vị trí dữ liệu từ nút này sang nút khác là điều Hadoop cố gắng tránh, vì nó tốn kém về mặt thời gian và băng thông.
Phương án C: Đồng định vị dữ liệu với các nút tính toán là định nghĩa chính xác của tính năng định vị dữ liệu. Hadoop sẽ cố gắng chạy các tác vụ Map trên các nút nơi dữ liệu đầu vào của chúng được lưu trữ.
Phương án D: Phân phối dữ liệu trên nhiều nút là một phần của quá trình lưu trữ dữ liệu trong Hadoop, nhưng nó không phải là định nghĩa của tính năng định vị dữ liệu.

Do đó, đáp án đúng nhất là C.

Câu 45:

Dịch vụ đám mây nào hỗ trợ tốt cho Big Data?

Lời giải:

Đáp án đúng: C

Cả Amazon AWS, Google Cloud và Microsoft Azure đều cung cấp các dịch vụ hỗ trợ tốt cho Big Data. Các dịch vụ này bao gồm:

Lưu trữ: Các dịch vụ lưu trữ có khả năng mở rộng cao như Amazon S3, Google Cloud Storage và Azure Blob Storage.
Xử lý: Các dịch vụ xử lý dữ liệu phân tán như Amazon EMR (Hadoop/Spark), Google Cloud Dataproc và Azure HDInsight.
Phân tích: Các dịch vụ phân tích dữ liệu như Amazon Redshift, Google BigQuery và Azure Synapse Analytics.
Machine Learning: Các dịch vụ hỗ trợ xây dựng và triển khai các mô hình machine learning trên dữ liệu lớn, ví dụ như Amazon SageMaker, Google Cloud AI Platform và Azure Machine Learning.

Do đó, đáp án C (Tất cả) là đáp án chính xác nhất.

Câu 46:

Lợi ích của Cloud Computing với Big Data là?

Lời giải:

Bạn cần đăng ký gói VIP để làm bài, xem đáp án và lời giải chi tiết không giới hạn. Nâng cấp VIP

Câu 47:

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

Lời giải:

Bạn cần đăng ký gói VIP để làm bài, xem đáp án và lời giải chi tiết không giới hạn. Nâng cấp VIP

Câu 48:

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

Lời giải: