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

A. rcp

B. dcp

C. drcp

D. distcp

A. không được đọc bởi một cụm hadoop khác

B. được đọc bằng http

C. được đọc bằng hhtp

D. được đọc suing hftp

A. tính sẵn sàng cao

B. khả năng mở rộng linh hoạt

C. phù hợp với dữ liệu lớn

A. input.saveAsTextFile(‘file:///usr/momoinu/mon_loz/hihi.txt’)

B. input.saveAsTextFile(‘/usr/momoinu/mon_loz/hihi.txt’)

C. input.saveAs (‘file:///usr/momoinu/mon_loz/hihi.txt’)

D. input.saveAsTextFile: ‘file:///usr/momoinu/mon_loz/hihi.txt’

A. MySQL

B. JSON

C. Key-value store

D. OLAP

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

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

C. Chỉ các phím được sắp xếp từ phần tách đầu vào

D. Số hàng được xử lý bởi tác vụ ánh xạ

A. Unrar

B. Unhar

C. Cp

D. Cphar

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

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

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

D. Bạn không thể thêm vào tệp HDFS được gắn bằng NFS

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

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

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

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

A. Đây là một khung phân tán

B. Thuật toán chính được sử dụng trong đó là Map Reduce

C. Nó chạy với đồ cứng hàng hóa

D. Tất cả đều đúng

A. Phát hiện lỗi và khôi phục

B. Xử lý tập dữ liệu khổng lồ

C. Ngăn chặn việc xóa dữ liệu

D. Cung cấp băng thông mạng cao để di chuyển dữ liệu

A. Xóa

B. Đổi tên

C. Di chuyển

D. Đang thực hiện

A. 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

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

C. 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

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

A. bộ nhớ của DataNode

B. trong bộ nhớ của NameNode

C. Cả A&B

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

A. giống như RF của các tệp trong thư mục đó

B. 0

C. 3

D. Không áp dụng

A. REST API

B. RPC

C. RMI

D. IP Exchange

A. C++

B. Python

C. Java

D. Go

A. Cung cấp danh sách các DataNode

B. Được sử dụng để xóa một tệp

C. Được sử dụng để trao đổi một tệp giữa hai DataNode

D. Dọn sạch thùng rác

A. Kỹ thuật dư thừa

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

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

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

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

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

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

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

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

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

C. Hadoop không thể tìm kiếm các số nguyên tố lớn

D. Chỉ Hadoop mới có thể sử dụng mapreduce

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

B. Lưu trữ siêu dữ liệu hệ thống tệp trên đám mây

C. Sử dụng máy có ít nhất 12 CPU

D. Sử dụng phần cứng đắt tiền và đáng tin cậy

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

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

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

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

A. Hbase là bộ Java API riêng biệt cho cụm Hadoop

B. 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

C. Hbase là một “cơ sở dữ liệu” giống như giao diện với dữ liệu cụm Hadoop

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

A. lược đồ URI viewfs

B. lược đồ URI webhdfs

C. Lược đồ URI C – wasb

D. HDFS ftp

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

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

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

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

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

C. Vỏ tệp phân tán cao (Highly distributed file shell)

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