IBDGRL

Caracteristicile unui datacenter pentru stocarea și procesarea volumelor mari de date sunt:

• Scalabilitatea

• Toleranța la defecte

• Capacitatea fixă de procesare

• Eterogenitatea mediilor de stocare

• Capacitatea mare de stocare

Pe măsură ce companiile trec de faza experimentală cu Hadoop, acestea simt necesitatea unor capabilități suplimentare, inclusiv:

• Îmbunătățirea stocării datelor și a recuperării informațiilor

• Caracteristici îmbunătățite de extragere, transformare și încărcare pentru integrarea datelor

• Îmbunătățirea securității, gestionării volumului de lucru și suport SQL

• Funcționalitate îmbunătățită de stocare a datelor

Care sunt provocările datelor cu varietate mare?

• Greu de efectuat o analiză a comportamentului emergent

• Calitatea datelor este scăzută

• Greu de integrat

• Greu în utilizarea detectării evenimentelor de grup

Limbajele de programare, instrumentele și bibliotecile sunt acceptate de furnizorul de servicii Cloud la nivelul:

• PaaS

• HaaS

• DaaS

• IaaS

• SaaS

In procesarea de tip click stream processing este recomandat ca:

• sa se proceseze datele imediat de se produce un eveniment

• evenimentele sa se produca intr-un mod determinist

• sa se aplice o perioada de gratie inainte de a procesa datele produse de evenimente

Afirmația greșită este:

• Capacitățile de procesare "hardtop" sunt imense, iar avantajul său real constă în capacitatea de a procesa TB și PB de date

• Hadoop folosește un model de programare numit „MapReduce”, toate programele ar trebui să confirme acest model pentru a funcționa pe platforma Hadoop

• Modelul de programare, MapReduce, utilizat de Hadoop este dificil de scris și testat

• Toate cele menționate

In arhitectura Lambda Serving layer are una din urmatoarele functionalitati:

• foloseste algoritmi rapizi incrementali

• proceseaza cererile care au ca cerinta o latenta mica

• indexeaza functii arbitrare de interogre

Tranzacțiile în depozitul de dare la unei bănci se fac pe:

• Data semi-structurate

• Data structurate

• "Raw data"

• Data nestructurate

• Serii temporale nestructurate

Care dintre următoarele sunt probleme de luat în considerare atunci când integrați proiectul cu Hadoop?

• Paralelism la nivel de task

• Acces aleatoriu la date

• Paralelism la nivel de date

• Înlocuirea infrastructurii

Arhitectura HDFS de bază conține:

• Mesos

• NameNode

• DataNode

• YARN

• Zookeper