Pedro J. Plasenc
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Test final para el curso de Hadoop

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Pedro J. Plasenc
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Big Data - Hadoop

Big Data - Hadoop

Question 1 of 17

1

¿Cuál de estos NO es un comando de vagrant?

Select one of the following:

  • vagrant up

  • vagrant destroy

  • vagrant exit vm

  • vagrant halt

Explanation

Question 2 of 17

1

¿Podría ser ésta una definición de big data?
En términos generales podríamos referirnos como a la tendencia en el avance de la tecnología que ha abierto las puertas hacia un nuevo enfoque de entendimiento y toma de decisiones, la cual es utilizada para describir enormes cantidades de datos (estructurados, no estructurados y semi estructurados) que tomaría demasiado tiempo y sería muy costoso cargarlos a un base de datos relacional para su análisis.

Select one of the following:

  • True
  • False

Explanation

Question 3 of 17

1

Fill the blank spaces to complete the text.

Hadoop está compuesto de tres piezas: , y Common.

Explanation

Question 4 of 17

1

¿Qué factores (demonios) manejan el funcionamiento de Hadoop?

Select one or more of the following:

  • NameNode

  • Secondary Namenode

  • DataNode

  • JobTracker

  • TaskTracker

  • Master Node

  • Slave Node

Explanation

Question 5 of 17

1

Es el nodo máster encargado de gestionar el namespace del sistema de ficheros. También se encarga del mantenimiento de los metadata de todos los ficheros y directorios que forman parte del sistema HDFS.

Select one of the following:

  • NameNode

  • Secondary Namenode

  • DataNode

Explanation

Question 6 of 17

1

Fill the blank spaces to complete the text.

Las posibles implementaciones de Hadoop son: , y

Explanation

Question 7 of 17

1

Los formatos de entrada y salida de Hadoop (input/output formats) son totalmente diferentes en cuanto a tipos de datos disponibles

Select one of the following:

  • True
  • False

Explanation

Question 8 of 17

1

¿Cuál es el formato por defecto que toma el MapReduce?

Select one of the following:

  • TextInputFormat

  • KeyValueTextInputFormat

  • NLineInputFormat

Explanation

Question 9 of 17

1

¿Qué valores puede tomar el nombre del archivo de salida del proceso MapReduce?

Select one or more of the following:

  • m

  • r

  • x

  • 0

Explanation

Question 10 of 17

1

Fill the blank spaces to complete the text.

Las tres clases básicas para programar un MapReduce en Java con Hadoop son: , y

Explanation

Question 11 of 17

1

El comando $ hadoop fs nos muestra el contenido del HDFS

Select one of the following:

  • True
  • False

Explanation

Question 12 of 17

1

Para estrategias de loggin en Hadoop, es recomendable utilizar println

Select one of the following:

  • True
  • False

Explanation

Question 13 of 17

1

La herramienta Sqoop nos sirve para:

Select one of the following:

  • Almacenar datos en el HDFS

  • Consultar datos de salida del MapReduce

  • Importar/exportar datos de BD relacionales al HDFS y viceversa

Explanation

Question 14 of 17

1

Select from the dropdown list to complete the text.

( Oozie, Hive, Pig, Impala ) es un sistema de coordinación o flujo de trabajo que administra trabajos de Hadoop.

Explanation

Question 15 of 17

1

Fill the blank spaces to complete the text.

Entre las herramientas creadas por Facebook para Hadoop tenemos a y , mientras que nos ofrece Impala

Explanation

Question 16 of 17

1

Los componentes de un cluster de Storm son:

Select one or more of the following:

  • DataNode

  • NameNode

  • Master Node

  • Worker Nodes

  • Zookeeper

Explanation

Question 17 of 17

1

Select from the dropdown lists to complete the text.

( Storm, Hive, Hadoop ) está orientado al procesamiento de data en tiempo real a diferencia de ( Spark y Hadoop, Hadoop y Storm, Storm y Spark )

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