Sistema distribuido Hadoop (HDFS)

¿Qué es un sistema distribuido?

• Un sistema distribuido es un conjunto de computadoras que trabajan de forma independiente sin interconectarse.

• Un sistema distribuido es un solo ordenador que realiza múltiples tareas simultáneamente.

• Un sistema distribuido es un conjunto de computadoras que compiten entre sí para lograr un objetivo común.

• Un sistema distribuido es un conjunto de computadoras interconectadas que trabajan juntas para lograr un objetivo común.

¿Cuál es el objetivo principal de Hadoop Distributed File System (HDFS)?

• Proporcionar un sistema de almacenamiento distribuido y escalable para pequeños volúmenes de datos en clústeres de servidores.

• Proporcionar un sistema de almacenamiento distribuido y escalable para grandes volúmenes de datos en clústeres de servidores.

• Proporcionar un sistema de almacenamiento distribuido y escalable para grandes volúmenes de datos en un solo servidor.

• Proporcionar un sistema de almacenamiento centralizado para grandes volúmenes de datos en un solo servidor.

¿Cuáles son las características principales de HDFS?

• Low fault tolerance, limited scalability, and low throughput

• High fault tolerance, limited scalability, and low throughput

• Fault tolerance, scalability, and high throughput

• Low fault tolerance, limited scalability, and high throughput

¿Qué es un NameNode en HDFS?

• Es un componente del sistema de archivos distribuido de Hadoop que almacena los datos en el clúster.

• Es un componente del sistema de archivos distribuido de Hadoop que procesa los datos almacenados en el clúster.

• Es un componente del sistema de archivos distribuido de Hadoop que gestiona el acceso a los datos almacenados en el clúster.

• Es un componente del sistema de archivos distribuido de Hadoop que gestiona el espacio de nombres del sistema de archivos y controla el acceso a los datos almacenados en el clúster.

¿Qué es un DataNode en HDFS?

• Un DataNode en HDFS es un nodo de procesamiento en el sistema de archivos distribuido Hadoop (HDFS).

• Un DataNode en HDFS es un nodo de red en el sistema de archivos distribuido Hadoop (HDFS).

• Un DataNode en HDFS es un nodo de control en el sistema de archivos distribuido Hadoop (HDFS).

• Un DataNode en HDFS es un nodo de almacenamiento en el sistema de archivos distribuido Hadoop (HDFS).

¿Cuál es la función del NameNode en HDFS?

• El NameNode en HDFS es responsable de administrar el sistema de archivos distribuido.

• El NameNode en HDFS es responsable de almacenar los datos en el sistema de archivos distribuido.

• El NameNode en HDFS es responsable de procesar los datos en el sistema de archivos distribuido.

• El NameNode en HDFS es responsable de garantizar la seguridad en el sistema de archivos distribuido.

¿Cuál es la función del DataNode en HDFS?

• Procesar consultas SQL

• Gestionar la asignación de recursos

• Almacenar bloques de datos

• Realizar tareas de administración de usuarios

¿Cómo se garantiza la tolerancia a fallos en HDFS?

• mediante la encriptación de los bloques de datos en múltiples nodos del clúster

• mediante la replicación de los bloques de datos en múltiples nodos del clúster

• mediante la compresión de los bloques de datos en múltiples nodos del clúster

• mediante la distribución de los bloques de datos en múltiples nodos del clúster

¿Cuál es la diferencia entre bloques de datos y bloques de metadatos en HDFS?

• Los bloques de datos contienen información sobre los bloques de metadatos.

• Los bloques de metadatos contienen los datos reales de los archivos.

• Los bloques de datos contienen los datos reales de los archivos, mientras que los bloques de metadatos almacenan información sobre los bloques de datos.

• Los bloques de datos y los bloques de metadatos son lo mismo.

¿Cuál es la ventaja de tener un sistema de archivos distribuido como HDFS?

• Permite compartir archivos entre diferentes sistemas operativos.

• Permite realizar copias de seguridad de forma automática.

• Permite acceder a los datos de manera más rápida y eficiente.

• Permite almacenar y procesar grandes volúmenes de datos de manera eficiente y escalable.