Big Data - Hadoop

Descripción

Test final para el curso de Hadoop
Pedro J. Plasenc
Test por Pedro J. Plasenc, actualizado hace más de 1 año
Pedro J. Plasenc
Creado por Pedro J. Plasenc hace más de 8 años
73
3

Resumen del Recurso

Pregunta 1

Pregunta
¿Cuál de estos NO es un comando de vagrant?
Respuesta
  • vagrant up
  • vagrant destroy
  • vagrant exit vm
  • vagrant halt

Pregunta 2

Pregunta
¿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.
Respuesta
  • True
  • False

Pregunta 3

Pregunta
Hadoop está compuesto de tres piezas: [blank_start]Hadoop Distributed File System (HDFS)[blank_end], [blank_start]Hadoop MapReduce[blank_end] y [blank_start]Hadoop[blank_end] Common.
Respuesta
  • Hadoop Distributed File System (HDFS)
  • Hadoop MapReduce
  • Hadoop

Pregunta 4

Pregunta
¿Qué factores (demonios) manejan el funcionamiento de Hadoop?
Respuesta
  • NameNode
  • Secondary Namenode
  • DataNode
  • JobTracker
  • TaskTracker
  • Master Node
  • Slave Node

Pregunta 5

Pregunta
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.
Respuesta
  • NameNode
  • Secondary Namenode
  • DataNode

Pregunta 6

Pregunta
Las posibles implementaciones de Hadoop son: [blank_start]Local[blank_end], [blank_start]Pseudo-Distribuído[blank_end] y [blank_start]Distribuído[blank_end]
Respuesta
  • Local
  • Pseudo-Distribuído
  • Distribuído

Pregunta 7

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

Pregunta 8

Pregunta
¿Cuál es el formato por defecto que toma el MapReduce?
Respuesta
  • TextInputFormat
  • KeyValueTextInputFormat
  • NLineInputFormat

Pregunta 9

Pregunta
¿Qué valores puede tomar el nombre del archivo de salida del proceso MapReduce?
Respuesta
  • m
  • r
  • x
  • 0

Pregunta 10

Pregunta
Las tres clases básicas para programar un MapReduce en Java con Hadoop son: [blank_start]Driver[blank_end], [blank_start]Mapper[blank_end] y [blank_start]Reducer[blank_end]
Respuesta
  • Driver
  • Mapper
  • Reducer

Pregunta 11

Pregunta
El comando $ hadoop fs nos muestra el contenido del HDFS
Respuesta
  • True
  • False

Pregunta 12

Pregunta
Para estrategias de loggin en Hadoop, es recomendable utilizar println
Respuesta
  • True
  • False

Pregunta 13

Pregunta
La herramienta Sqoop nos sirve para:
Respuesta
  • Almacenar datos en el HDFS
  • Consultar datos de salida del MapReduce
  • Importar/exportar datos de BD relacionales al HDFS y viceversa

Pregunta 14

Pregunta
[blank_start]Oozie[blank_end] es un sistema de coordinación o flujo de trabajo que administra trabajos de Hadoop.
Respuesta
  • Oozie
  • Hive
  • Pig
  • Impala

Pregunta 15

Pregunta
Entre las herramientas creadas por Facebook para Hadoop tenemos a [blank_start]Presto[blank_end] y [blank_start]Hive[blank_end], mientras que [blank_start]Cloudera[blank_end] nos ofrece Impala
Respuesta
  • Presto
  • Hive
  • Cloudera

Pregunta 16

Pregunta
Los componentes de un cluster de Storm son:
Respuesta
  • DataNode
  • NameNode
  • Master Node
  • Worker Nodes
  • Zookeeper

Pregunta 17

Pregunta
[blank_start]Storm[blank_end] está orientado al procesamiento de data en tiempo real a diferencia de [blank_start]Spark y Hadoop[blank_end]
Respuesta
  • Storm
  • Hive
  • Hadoop
  • Spark y Hadoop
  • Hadoop y Storm
  • Storm y Spark
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