Khi lưu trữ tệp Hadoop, câu nào sau đây là đúng? (Chọn hai câu trả lời)

Các tệp đã lưu trữ sẽ hiển thị với phần mở rộng .arc.

Nhiều tệp nhỏ sẽ trở thành ít tệp lớn hơn.

MapReduce xử lý tên tệp gốc ngay cả sau khi tệp được lưu trữ.

Các tệp đã lưu trữ phải được lưu trữ tại Liên hợp quốc cho HDFS và MapReduce để truy cập các tệp nhỏ, gốc.

Lưu trữ dành cho các tệp cần được lưu nhưng HDFS không còn truy cập được nữa.

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. Vận tốc (Velocity)

B. Tính xác thực (Veracity)

C. Dung lượng (Volume)

D. Đa dạng (Variety)

A. Avro là một thư viện tuần tự hóa Java

B. Avro là một thư viện nén Java

C. Avro là một thư viện Java tạo các tệp bảng chia nhỏ

D. Không câu trả lời nào đúng

A. Nó sẽ bị xóa vĩnh viễn nếu thùng rác được bật.

B. Nó được đặt vào một thư mục thùng rác chung cho tất cả người dùng trong cụm đó.

C. Nó bị xóa vĩnh viễn và các thuộc tính tệp được ghi lại trong tệp nhật ký.

D. Nó được chuyển vào thư mục thùng rác của người dùng đã xóa nó nếu thùng rác được bật.

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. Thành phần đặc biệt trên NameNode giúp lưu vào bộ đệm dữ liệu được sử dụng thường xuyên để phản hồi máy khách nhanh hơn, được sử dụng trong bước Reduce

B. Thành phần đặc biệt trên DataNode giúp lưu vào bộ đệm dữ liệu được sử dụng thường xuyên để phản hồi máy khách nhanh hơn, được sử dụng trong bước Map

C. Thành phần lưu trữ các đối tượng Java

D. Thành phần cho phép các nhà phát triển triển khai các chunk để xử lý MapReduce