100+ câu trắc nghiệm Dữ liệu lớn có đáp án - Phần 2

A. Nhiệt lượng dư thừa tạo ra trong trung tâm dữ liệu

B. Giới hạn trên của băng thông mạng

C. Giới hạn trên của RAM trong NameNode

D. 4000 datanode

A. Hủy cấp phép NameNode

B. Hủy khai thác các DataNode

C. Hủy cấp phép NameNode phụ.

D. Giải nén toàn bộ cụm Hadoop.

A. Hdfs-site.xml

B. Hdfs-defaukt.xml

C. Core-site.xml

D. Mapred-site.xml

A. Datanode

B. Secondary namenode

C. Checkpoint node

D. Never

A. Tệp sẽ tiêu tốn 64MB

B. Tệp sẽ tiêu tốn hơn 64MB

C. Tệp sẽ tiêu tốn ít hơn 64MB.

D. Không thể đoán trước được.

A. Bị giết bằng lệnh

B. Không bao giờ có thể bị giết bằng một lệnh

C. Chỉ có thể bị giết bằng cách tắt NameNode

D. Được tạm dừng và chạy lại

A. Bộ nhớ tối đa có sẵn trong nút

B. Không giới hạn

C. Số lượng khe cắm được định cấu hình trong đó

D. Theo quyết định của jobTracker

A. Có thể xử lý khối lượng dữ liệu lớn hơn.

B. Có thể chạy trên một số lượng máy lớn hơn HPC cluster.

C. Có thể xử lý dữ liệu nhanh hơn với cùng băng thông mạng so với HPC.

D. Không thể chạy các công việc tính toán chuyên sâu.

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. Có tính toàn vẹn dữ liệu cao hơn.

B. Có giao dịch ACID không.

C. IS thích hợp để đọc và viết nhiều lần.

D. Hoạt động tốt hơn trên dữ liệu phi cấu trúc và bán cấu trúc.

A. Xử lý khối lượng lớn dữ liệu nhanh hơn.

B. Kết hợp dữ liệu từ nhiều đĩa.

C. Phần mềm cần thiết để thực hiện nhiệm vụ này là cực kỳ tốn kém.

D. Phần cứng cần thiết để thực hiện tác vụ này là cực kỳ tốn kém.

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. Lưu trữ cùng một dữ liệu trên nhiều nút.

B. Chuyển vị trí dữ liệu từ nút này sang nút khác.

C. Đồng định vị dữ liệu với các nút tính toán.

D. Phân phối dữ liệu trên nhiều nút.

A. Solr

B. Tez

C. Tia lửa

D. Hive

A. Nhiều người viết và sửa đổi ở các hiệu số tùy ý.

B. Chỉ nối vào cuối tệp.

C. Chỉ ghi thành tệp một lần.

D. Truy cập dữ liệu có độ trễ thấp.

A. Không thể lưu trữ trong HDFS.

B. Chiếm toàn bộ kích thước của khối.

C. Chỉ chiếm kích thước mà nó cần chứ không phải toàn khối.

D. Có thể trải dài trên nhiều khối.

A. Chỉ các tệp HDFS có thể được lưu trữ trong đĩa được sử dụng.

B. Thời gian tìm kiếm là tối đa.

C. Không thể chuyển một tệp lớn được tạo từ nhiều khối đĩa.

D. Một tệp duy nhất lớn hơn kích thước đĩa có thể được lưu trữ trên nhiều đĩa trong cụm.

A. Nó bị mất vĩnh viễn.

B. Nó có thể được sao chép ở các vị trí thay thế của nó cho các máy sống khác.

C. NameNode cho phép yêu cầu của khách hàng mới tiếp tục cố gắng đọc nó.

D. Tiến trình công việc MapReduce chạy bỏ qua khối và dữ liệu được lưu trữ trong đó.

A. fchk

B. fsck

C. fsch

D. fcks

A. hdfs fsck / -files -blocks

B. hdfs fsck / -blocks -files

C. hdfs fchk / -blocks -files

D. hdfs fchk / -files -block

A. Nút chính và nút công nhân

B. Nút công nhân và nút chính

C. Cả hai đều là các nút công nhân

D. Không có

A. Hình ảnh vùng tên và nhật ký chỉnh sửa

B. Vị trí khối và hình ảnh vùng tên

C. Chỉnh sửa nhật ký và chặn vị trí

D. Hình ảnh không gian tên, chỉnh sửa vị trí nhật ký và chặn

A. Chỉ NameNode

B. Chỉ DataNode

C. Cả NameNode và DataNode

D. Không có

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. Sao chép siêu dữ liệu hệ thống tệp từ NameNode chính.

B. Sao chép siêu dữ liệu hệ thống tệp từ NFS được lưu trữ bởi NameNode chính.

C. Theo dõi xem NameNode chính có đang hoạt động hay không.

D. Định kỳ hợp nhất hình ảnh vùng tên với nhật ký chỉnh sửa.