Nguồn của kiến trúc HDFS trong Hadoop có nguồn gốc là (The source of HDFS architecture in Hadoop originated as)

A. Hệ thống tệp phân phối của Google

B. Hệ thống tệp phân tán của Yahoo

C. Hệ thống tệp phân tán của Facebook

D. Hệ thống tệp phân tán Azure

Trả lời:

Đáp án đúng: A

Kiến trúc HDFS (Hadoop Distributed File System) trong Hadoop có nguồn gốc từ Hệ thống tệp phân tán của Google (Google File System - GFS). GFS là một thiết kế hệ thống tệp được Google phát triển để đáp ứng nhu cầu lưu trữ và xử lý dữ liệu lớn của họ. Hadoop đã lấy cảm hứng từ GFS để xây dựng HDFS, một hệ thống tệp tương tự nhưng mã nguồn mở, phù hợp cho việc xử lý dữ liệu lớn trên các cụm máy tính phân tán.

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 8:

Lệnh "hadoop fs -test -z URI" cho kết quả 0 nếu

Lời giải:

Đáp án đúng: D

Lệnh `hadoop fs -test -z URI` được sử dụng để kiểm tra xem một tệp có độ dài bằng 0 hay không. Nếu tệp tại đường dẫn URI tồn tại và có độ dài bằng 0, lệnh sẽ trả về mã thoát (exit code) là 0. Các trường hợp khác sẽ trả về mã thoát khác 0. Do đó, đáp án đúng là "nếu tệp có độ dài bằng 0".

Câu 9:

hadoop fs –expunge

Lời giải:

Đáp án đúng: D

Lệnh `hadoop fs -expunge` được sử dụng để dọn dẹp thùng rác (Trash) trong Hadoop Distributed File System (HDFS). Khi bạn xóa một tệp trong HDFS, nó không bị xóa ngay lập tức mà được chuyển vào thùng rác. Lệnh `hadoop fs -expunge` sẽ xóa vĩnh viễn các tệp trong thùng rác, giải phóng không gian lưu trữ. Do đó, đáp án đúng là D.

Câu 10:

Khi bạn tăng số lượng tệp được lưu trữ trong HDFS, Bộ nhớ được yêu cầu bởi NameNode

Lời giải:

Đáp án đúng: A

NameNode trong HDFS lưu trữ metadata về hệ thống tệp, bao gồm thông tin về các tệp và thư mục, chẳng hạn như tên tệp, quyền, vị trí của các khối dữ liệu và kích thước. Khi số lượng tệp tăng lên, lượng metadata mà NameNode cần quản lý cũng tăng lên. Điều này dẫn đến việc NameNode cần nhiều bộ nhớ hơn để lưu trữ tất cả thông tin này. Vì vậy, đáp án đúng là khi tăng số lượng tệp được lưu trữ trong HDFS, bộ nhớ được yêu cầu bởi NameNode tăng lên.

Câu 11:

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

Lời giải:

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.

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: