300+ câu trắc nghiệm Big Data có đáp án - Phần 2

rcp

dcp

drcp

distcp

không được đọc bởi một cụm hadoop khác

được đọc bằng http

được đọc bằng hhtp

được đọc suing hftp

saveAsTextFile

foreachRDD

saveasHadoopFile

reduceByKetAndWindow

reduceByWindow

window

foreachWindow

countByWindow

tính sẵn sàng cao

khả năng mở rộng linh hoạt

phù hợp với dữ liệu lớn

input.saveAsTextFile('file:///usr/momoinu/mon_loz/hihi.txt')

input.saveAsTextFile('/usr/momoinu/mon_loz/hihi.txt')

input.saveAs ('file:///usr/momoinu/mon_loz/hihi.txt')

input.saveAsTextFile: 'file:///usr/momoinu/mon_loz/hihi.txt'

MySQL

JSON

Key-value store

OLAP

Cặp khóa-giá trị của tất cả các bản ghi của tập dữ liệu

Cặp khóa-giá trị của tất cả các bản ghi từ phần tách đầu vào được trình ánh xạ xử lý

Chỉ các phím được sắp xếp từ phần tách đầu vào

Số hàng được xử lý bởi tác vụ ánh xạ

Unrar

Unhar

Cp

Cphar

Hệ thống tệp HDFS có thể được gắn trên Hệ thống tệp của máy khách cục bộ bằng NFS

Hệ thống tệp HDFS không bao giờ có thể được gắn vào Hệ thống tệp của máy khách cục bộ

Bạn có thể chỉnh sửa bản ghi hiện có trong tệp HDFS đã được gắn kết bằng NFS

Bạn không thể thêm vào tệp HDFS được gắn bằng NFS

Thời gian tìm kiếm dữ liệu đang cải thiện nhanh hơn tốc độ truyền dữ liệu

Thời gian tìm kiếm dữ liệu đang cải thiện chậm hơn tốc độ truyền dữ liệu

Thời gian tìm kiếm dữ liệu và tốc độ truyền dữ liệu đều đang tăng tương ứng

Chỉ tăng dung lượng lưu trữ mà không tăng tốc độ truyền dữ liệu

Đây là một khung phân tán

Thuật toán chính được sử dụng trong đó là Map Reduce

Nó chạy với đồ cứng hàng hóa

Tất cả đều đúng

Phát hiện lỗi và khôi phục

Xử lý tập dữ liệu khổng lồ

Ngăn chặn việc xóa dữ liệu

Cung cấp băng thông mạng cao để di chuyển dữ liệu

Xóa

Đổi tên

Di chuyển

Đang thực hiện

Định dạng đầu vào mặc định là xml. Nhà phát triển có thể chỉ định các định dạng đầu vào khác nếu thích hợp nếu xml không phải là đầu vào chính xác

Không có định dạng nhập mặc định. Định dạng đầu vào luôn phải được chỉ định

Định dạng đầu vào mặc định là định dạng tệp tuần tự. Dữ liệu cần được xử lý trước trước khi sử dụng định dạng đầu vào mặc định

Định dạng đầu vào mặc định là TextInputFormat với phần bù byte làm khóa và toàn bộ định dưới dạng giá trị

bộ nhớ của DataNode

trong bộ nhớ của NameNode

Cả A&B

Trong bộ nhớ của ứng dụng khách đã yêu cầu quyền truy cập vào các tệp này

giống như RF của các tệp trong thư mục đó

0

3

Không áp dụng

A - 1 & 4

B - 2 & 3

C - 3 & 4

D - 2 & 4

REST API

RPC

RMI

IP Exchange

C++

Python

Java

Go

Cung cấp danh sách các DataNode

Được sử dụng để xóa một tệp

Được sử dụng để trao đổi một tệp giữa hai DataNode

Dọn sạch thùng rác

Kỹ thuật dư thừa

Các tệp tin được phân mảnh, các mảnh được nhân bản ra các node khác trên cụm

Các tệp tin được phân mảnh, các mảnh được lưu trữ tin cậy trên ổ cứng theo cơ chế RAID

các công việc cần tính toán được phân mảnh thành các tác vụ độc lập

Thiết kế phân tán ngay từ đầu, mặc định triển khai trên cụm máy chủ

Các node tham gia vào cụm Hadoop được gán vai trò hoặc là node tính toán hoặc là node lưu trữ dữ liệu

Các node tham gia vào cụm đóng cả 2 vai trò tính toán và lưu trữ

Các node thêm vào cụm có thể có cấu hình, độ tin cậy cao

Tình nguyện viên đóng góp thời gian CPU chứ không phải băng thông mạng

Tình nguyện viên đóng góp băng thông mạng chứ không phải thời gian CPU

Hadoop không thể tìm kiếm các số nguyên tố lớn

Chỉ Hadoop mới có thể sử dụng mapreduce

Sao lưu siêu dữ liệu hệ thống tệp vào đĩa cục bộ và gắn kết NFS từ xa

Lưu trữ siêu dữ liệu hệ thống tệp trên đám mây

Sử dụng máy có ít nhất 12 CPU

Sử dụng phần cứng đắt tiền và đáng tin cậy

Hadoop sử dụng song song rất nhiều máy. Điều này tối ưu hóa việc xử lý dữ liệu

Hadoop được thiết kế đặc biệt để xử lý lượng lớn dữ liệu bằng cách tận dụng phần cứng MPP

Hadoop gửi mã đến dữ liệu thay vì gửi dữ liệu đến mã

Hadoop sử dụng các kỹ thuật bộ nhớ đệm phức tạp trên NameNode để tăng tốc độ xử lý dữ liệu

Hbase là bộ Java API riêng biệt cho cụm Hadoop

Hbase là một phần của dự án Apache Hadoop cung cấp giao diện để quét một lượng lớn dữ liệu bằng cơ sở hạ tầng Hadoop

Hbase là một "cơ sở dữ liệu" giống như giao diện với dữ liệu cụm Hadoop

HBase là một phần của dự án Apache Hadoop cung cấp giao diện giống SQL để xử lý dữ liệu

lược đồ URI viewfs

lược đồ URI webhdfs

Lược đồ URI C - wasb

HDFS ftp

sử dụng thêm secondary namenode theo cơ chế active-active. Cả Namenode và Secondary Namenode cùng online trong hệ thống

Sử dụng Secondary namenode theo cơ chế active-passive. Secondary namenode chỉ hoạt động khi có vấn đề với namenode

Sử dụng Secondary namenode theo cơ chế active-passive. Secondary namenode chỉ hoạt động khi có vấn đề với namenode

Hệ thống tệp phân tán cao (Highly distributed file system)

Hệ thống tệp được hướng dẫn Hadoop (Hadoop directed file system)

Vỏ tệp phân tán cao (Highly distributed file shell)

Hệ thống tệp phân tán Hadoop (Hadoop distributed file system)