Big-Data-Technologien in der Cloud: Lernen Sie Hadoop, Spark und Hive

Question 1

Im Hadoop-Ökosystem, wie interagieren HDFS, MapReduce und YARN miteinander?

Accepted Answer

HDFS speichert Daten, MapReduce verarbeitet Daten und YARN verwaltet Ressourcen.

Answer

YARN speichert Daten, HDFS verarbeitet Daten und MapReduce verwaltet Ressourcen.

Answer

MapReduce speichert Daten, YARN verarbeitet Daten und HDFS verwaltet Ressourcen.

Answer

Alle Komponenten verarbeiten Daten und verwalten Ressourcen.

Question 2

Welches Framework ist speziell für die verteilte Verarbeitung großer Datenmengen in der Cloud optimiert?

Accepted Answer

Apache Spark

Answer

TensorFlow

Answer

ReactJS

Answer

Django

Question 3

Welche Hauptaufgabe erfüllt der Cloud-Storage-Dienst von Google?

Accepted Answer

Speichern und Abrufen von Daten über das Internet

Answer

Bereitstellung von Rechenleistung für anspruchsvolle Workloads

Answer

Analyse und Visualisierung großer Datenmengen

Answer

Erstellen und Verwalten virtueller Maschinen

Question 4

Welche API ermöglicht den Zugriff auf das Hadoop Distributed File System (HDFS)?

Accepted Answer

Hadoop Distributed File System (HDFS) API

Answer

HiveQL API

Answer

Piglatin API

Answer

MapReduce API

Question 5

Welches Tool dient zur Abfrage und Analyse von Daten in HDFS?

Accepted Answer

Hive

Answer

Flume

Answer

Oozie

Answer

ZooKeeper

Question 6

Welche wesentliche Funktion bietet Apache Pig?

Accepted Answer

Eine Sprache der hohen Ebene für die Verarbeitung großer Datenmengen

Answer

Implementierung des MapReduce-Frameworks

Answer

Verwaltung von HDFS-Clustern

Question 7

Welcher Ansatz kommt in Apache Spark für die parallele Verarbeitung von Daten zum Einsatz?

Accepted Answer

Resilient Distributed Datasets (RDDs)

Answer

HiveQL

Answer

MapReduce

Answer

Piglatin

Question 8

Welche Herausforderung stellt sich bei der Verwendung von Big-Data-Technologien in der Cloud?

Accepted Answer

Verwaltung und Überwachung verteilter Systeme

Answer

Begrenzte Skalierbarkeit

Answer

Hohe Kosten

Question 9

Welche Datenbank eignet sich speziell für die Verarbeitung großer Datenmengen in der Cloud?

Accepted Answer

Apache Cassandra

Answer

PostgreSQL

Answer

MySQL

Answer

Oracle Database

Question 10

Wie unterscheiden sich Hive und Pig im Hadoop-Ökosystem?

Accepted Answer

Hive verwendet eine SQL-ähnliche Sprache, während Pig eine prozedurale Verarbeitungsplattform ist.

Answer

Pig verwendet eine SQL-ähnliche Sprache, während Hive eine prozedurale Verarbeitungsplattform ist.

Answer

Hive und Pig sind beides relationale Datenbanken.

Answer

Hive und Pig sind beides prozedurale Verarbeitungsplattformen.

Question 11

Welches Framework ist speziell für die Verarbeitung großer Datenmengen in Echtzeit konzipiert?

Accepted Answer

Apache Spark

Answer

Hive

Answer

MapReduce

Answer

Hadoop

Question 12

Welches Tool ist für die Abfrage strukturierter Daten in Cloud-Umgebungen vorgesehen?

Accepted Answer

Hive

Answer

Flume

Answer

Sqoop

Answer

Pig

Question 13

Welche Komponente von Hadoop ist verantwortlich für die Verwaltung und Zuweisung von Ressourcen innerhalb des Clusters?

Accepted Answer

YARN

Answer

HDFS

Answer

ZooKeeper

Answer

MapReduce

Question 14

Welches Tool wird in Hadoop zur Batch-Verarbeitung großer Datenmengen verwendet?

Accepted Answer

MapReduce

Answer

Spark SQL

Answer

Hive

Answer

HBase

Question 15

Welche Technologie in Hadoop ermöglicht es, SQL-ähnliche Abfragen auf Big Data durchzuführen?

Accepted Answer

Hive

Answer

Spark

Answer

MapReduce

Answer

HBase

Question 16

Welche Komponente von Spark ist für die In-Memory-Verarbeitung großer Datenmengen zuständig?

Accepted Answer

Resilient Distributed Dataset (RDD)

Answer

Streaming

Answer

Spark SQL

Answer

DataFrames

Question 17

Welche Technologie wird in der Cloud für die Speicherung und Verwaltung großer Datenmengen verwendet?

Accepted Answer

Hadoop Distributed File System (HDFS)

Answer

Cassandra

Answer

MongoDB

Answer

Elasticsearch

Question 18

Welches Tool eignet sich am besten für die interaktive Abfrage und Visualisierung von Daten in Spark?

Accepted Answer

Spark SQL

Answer

Pig

Answer

MapReduce

Answer

Hive

Question 19

Welche Technologie ermöglicht die Echtzeit-Verarbeitung von Streaming-Daten in Hadoop?

Accepted Answer

Spark Streaming

Answer

Hive

Answer

MapReduce

Answer

Pig

Question 20

Welche Funktion bietet HBase in Hadoop?

Accepted Answer

NoSQL-Datenbank für die Speicherung großer Mengen unstrukturierter Daten

Answer

Interaktive Abfrage von Daten

Answer

Batch-Verarbeitung großer Datenmengen

Question 21

Welcher Vorteil ist mit der Verwendung von Cloud-Diensten für Big-Data-Technologien verbunden?

Accepted Answer

Skalierbarkeit und Kostenoptimierung

Answer

Höhere Datenqualität

Answer

Verbesserte Datensicherheit

Answer

Vereinfachte Datenintegration

Question 22

Welche Herausforderung ist mit Big-Data-Technologien in der Cloud verbunden?

Accepted Answer

Datenverwaltung und -governance

Answer

Geringe Skalierbarkeit

Answer

Mangelnde Zuverlässigkeit

Answer

Hohe Kosten

Question 23

Welches Framework ist speziell für die verteilte dateibasierte Verarbeitung von Big-Data konzipiert?

Accepted Answer

Hadoop

Answer

Pig

Answer

Spark

Answer

Hive

Question 24

Welches Tool ist in Hadoop für die abfragebasierte Datenanalyse konzipiert?

Accepted Answer

Hive

Answer

Spark

Answer

Pig

Answer

Hadoop MapReduce

Question 25

Welches Framework ist für die optimierte In-Memory-Verarbeitung von Big-Data ausgelegt?

Accepted Answer

Spark

Answer

Pig

Answer

Hive

Answer

Hadoop

Question 26

Welche Definition beschreibt eine Cloud-Computing-Umgebung prägnant?

Accepted Answer

Eine virtuelle Umgebung, die über das Internet bereitgestellt wird.

Answer

Ein lokales Netzwerk, das Computer und Geräte miteinander verbindet.

Answer

Ein dedizierter Server, der physisch vor Ort bereitgestellt wird.

Question 27

Welcher Vorteil wird mit der Verarbeitung großer Datenmengen in der Cloud vorrangig erzielt?

Accepted Answer

Elastische Skalierbarkeit

Answer

Höhere Zuverlässigkeit

Answer

Geringere Kosten

Answer

Bessere Datensicherheit

Question 28

Welches Framework ist für die parallele Verarbeitung großer Datenmengen in Hadoop konzipiert?

Accepted Answer

Hadoop MapReduce

Answer

Pig

Answer

Spark

Answer

Hive

Question 29

Welche primäre Funktion erfüllt Apache ZooKeeper im Kontext von Big-Data-Technologien in der Cloud?

Accepted Answer

Koordiniert verteilte Komponenten und gewährleistet Konsistenz.

Answer

Speichert große Datenmengen in einem verteilten Dateisystem.

Answer

Verarbeitet große Datenmengen in Echtzeit.

Question 30

Welche der folgenden Technologien ist ein Open-Source-Framework für die Verarbeitung großer Datenmengen, das verteilte Speicherung und Verarbeitung ermöglicht?

Accepted Answer

Hadoop

Answer

Hive

Answer

Pig

Answer

Spark

Question 31

Welche Komponente von Hadoop ist primär für die Speicherung großer Datenmengen in einem verteilten Dateisystem verantwortlich?

Accepted Answer

Hadoop Distributed File System (HDFS)

Answer

Hive

Answer

MapReduce

Answer

YARN

Question 32

Welches Paradigma wird in Hadoop MapReduce verwendet, um Daten in parallelen Verarbeitungsschritten zu verarbeiten?

Accepted Answer

Map und Reduce

Answer

Partition und Sortieren

Answer

Shuffle und Sortieren

Question 33

Welche Technologie ermöglicht auf Hadoop die interaktive Abfrage großer Datenmengen, ähnlich wie bei SQL-Datenbanken, indem sie Daten in einem schemalosen Format speichert?

Accepted Answer

Hive

Answer

HBase

Answer

Pig

Answer

Spark SQL

Question 34

Welches Framework in Hadoop ermöglicht die Echtzeit-Verarbeitung von Datenströmen?

Accepted Answer

Spark Streaming

Answer

MapReduce

Answer

Hive

Answer

Pig

Question 35

Welcher der folgenden Vorteile ist mit der Nutzung von Big-Data-Technologien in der Cloud verbunden?

Accepted Answer

Skalierbarkeit und Kosteneffizienz

Answer

Vollständiger Ersatz herkömmlicher Datenverarbeitungssysteme

Answer

Garantierte 100%ige Datengenauigkeit

Answer

Eignung ausschließlich für sehr große Unternehmen

Question 36

Welche Anwendung von Big-Data-Technologien in der Cloud hat das Potenzial, die Entscheidungsfindung auf Basis von Daten zu verbessern?

Accepted Answer

Datenanalyse und maschinelles Lernen

Answer

Geschäftsprozessautomatisierung

Answer

Softwareentwicklung

Answer

Datenspeicherung und -verwaltung

Question 37

Welche Rolle spielen Metadaten bei der Verwendung von Big-Data-Technologien in der Cloud?

Accepted Answer

Unterstützung bei der Organisation und Verwaltung von Daten

Answer

Beschleunigung der Datenverarbeitung

Answer

Speicherung von Daten in komprimierter Form

Question 38

Welche der folgenden Aussagen beschreibt einen zentralen Vorteil der Nutzung von Big-Data-Technologien in der Cloud?

Accepted Answer

Skalierbarkeit und Kosteneffizienz

Answer

Vereinfachte Wartungsarbeiten

Answer

Höchstmögliche Datensicherheit

Answer

Geringe Latenzzeiten

Question 39

Welches Tool aus dem Hadoop-Ökosystem dient zur Abfrage von Daten aus dem Hadoop Distributed File System (HDFS)?

Accepted Answer

Apache Hive

Answer

Apache Pig

Answer

Apache MapReduce

Answer

Apache Spark

Question 40

Welcher Algorithmus wird in Apache Spark für die iterative Verarbeitung umfangreicher Datenmengen eingesetzt?

Accepted Answer

Iterative Machine Learning

Answer

K-Means-Clustering

Answer

Lineare Regression

Answer

Dichtebasierte räumliche Clusterbildung

Question 41

Welchen Vorteil bietet die Verwendung von Cloud-Speicherdiensten wie Amazon S3 für die Speicherung von Big Data?

Accepted Answer

Kostengünstiger und unbegrenzter Speicherplatz

Answer

Vereinfachte Datenverwaltung

Answer

Höhere Verarbeitungsgeschwindigkeiten

Answer

Verbesserte Datensicherheit

Question 42

Welches Big-Data-Tool wird typischerweise für die Verarbeitung unstrukturierter Daten verwendet?

Accepted Answer

NoSQL-Datenbanken

Answer

Apache Spark

Answer

Apache Hadoop

Answer

Apache Hive

Question 43

Welcher Dienst stellt Cloud-Computing-Ressourcen bedarfsgerecht bereit und ermöglicht Unternehmen, Infrastrukturkosten zu senken?

Accepted Answer

Infrastructure as a Service (IaaS)

Answer

Platform as a Service (PaaS)

Answer

Software as a Service (SaaS)

Question 44

Welches Framework wird häufig für die Verarbeitung von Streaming-Daten in der Cloud verwendet?

Accepted Answer

Apache Flink

Answer

Apache Spark

Answer

Apache Hadoop

Answer

Apache Hive

Question 45

Welches Tool kann für interaktive Abfragen umfangreicher Datenmengen in der Cloud eingesetzt werden?

Accepted Answer

Apache Hive

Answer

Apache MongoDB

Answer

Apache Cassandra

Answer

Apache HBase

Question 46

Welcher AWS-Dienst stellt ein verwaltetes Hadoop-Cluster bereit?

Accepted Answer

Amazon EMR

Answer

Amazon S3

Answer

Amazon DynamoDB

Answer

Amazon EC2

Question 47

Welches Datenformat ist besonders geeignet für die effiziente Speicherung großer Datenmengen in der Cloud, da es Spalten komprimiert und filterbaren Metadaten bietet?

Accepted Answer

Apache Parquet

Answer

JSON

Answer

CSV

Question 48

Welches Paradigma in Hadoop ermöglicht die verteilte Verarbeitung großer Datenmengen durch das Aufteilen in kleinere Aufgaben, die parallel auf mehreren Rechnern ausgeführt werden?

Accepted Answer

MapReduce

Answer

Apache Pig

Answer

Apache Hive

Answer

Apache Spark

Question 49

Welches Tool kann in der Cloud dazu verwendet werden, Daten aus heterogenen Quellen zu extrahieren, zu transformieren und in ein einheitliches Format zu laden?

Accepted Answer

Apache Airflow

Answer

Apache Hadoop

Answer

Apache Spark

Answer

Apache Kafka

Question 50

Welches Messaging-Protokoll wird in Apache Kafka verwendet, um eine skalierbare und zuverlässige Verarbeitung von Datenströmen zu ermöglichen?

Accepted Answer

Pub/Sub

Answer

UDP

Answer

TCP

Answer

HTTP

Question 51

Welches Big-Data-Tool zeichnet sich durch In-Memory-Verarbeitung aus, die eine extrem schnelle Verarbeitung großer Datenmengen durch Speicherung im Arbeitsspeicher ermöglicht?

Accepted Answer

Apache Spark

Answer

Apache Flink

Answer

Apache Hadoop

Answer

Apache Hive

Question 52

Welches wesentliche Merkmal charakterisiert Apache Cassandra, eine weit verbreitete NoSQL-Datenbank?

Accepted Answer

Verteilte NoSQL-Datenbank

Answer

Hadoop-Framework

Answer

Objektspeicher

Answer

Relationale Datenbank

Question 53

Was ist der Hauptzweck von Apache Spark im Kontext von Big-Data-Verarbeitung?

Accepted Answer

Spark ist ein Framework für verteilte Datenverarbeitung, das eine schnelle In-Memory-Verarbeitung ermöglicht, wodurch Analysen und Berechnungen deutlich beschleunigt werden.

Answer

Spark ist ein Tool zur Verwaltung von Datenbanken in der Cloud, das die Organisation und den Zugriff auf große Datenmengen vereinfacht.

Answer

Spark ist ein System zur effizienten Speicherung großer Datenmengen in der Cloud, das eine hohe Verfügbarkeit und Skalierbarkeit bietet.

Question 54

Welches der folgenden Tools wird in der Regel in Hadoop verwendet, um strukturierte Daten zu speichern und abzufragen?

Accepted Answer

Hive

Answer

Pig

Answer

ZooKeeper

Answer

HBase

Question 55

Was ist ein Data Lake und wofür wird er eingesetzt?

Accepted Answer

Ein Data Lake ist ein zentraler Speicherort für Daten in verschiedenen Formaten und Größen, der für Analysezwecke genutzt wird. Daten werden in ihrem Rohformat gespeichert, um Flexibilität und zukünftige Analysen zu ermöglichen.

Answer

Ein Data Lake ist ein System, das Daten aus verschiedenen Quellen sammelt und in Echtzeit verarbeitet, um schnell auf neue Erkenntnisse zuzugreifen.

Answer

Ein Data Lake ist eine Art von Datenbank für Big-Data-Anwendungen, die speziell für die Verarbeitung großer Datenmengen optimiert ist.

Question 56

Welche Aufgabe hat das YARN-Framework in der Hadoop-Architektur?

Accepted Answer

YARN (Yet Another Resource Negotiator) verwaltet die Ressourcen und Prozesse von MapReduce-Jobs und ermöglicht so die effiziente Ausführung von Aufgaben auf einem Hadoop-Cluster.

Answer

YARN ist verantwortlich für die Speicherung von Daten im HDFS (Hadoop Distributed File System) und stellt so die sichere und zuverlässige Datenspeicherung sicher.

Answer

YARN verarbeitet Daten in Echtzeit und ermöglicht so schnelle Reaktionen auf dynamische Datenströme.

Question 57

Welche Spark-Komponente ermöglicht die Verarbeitung von Datenströmen in Echtzeit?

Accepted Answer

Spark Streaming

Answer

Spark MLlib

Answer

Spark SQL

Answer

Spark GraphX

Question 58

Welcher grundlegende Unterschied besteht zwischen HBase und Hive?

Accepted Answer

HBase ist eine NoSQL-Datenbank, die für den schnellen Zugriff auf strukturierte und unstrukturierte Daten optimiert ist, während Hive ein Data Warehouse für strukturierte Daten ist, das SQL-ähnliche Abfragen ermöglicht.

Answer

HBase und Hive sind beide NoSQL-Datenbanken, die sich durch unterschiedliche Skalierungsmöglichkeiten und Datenmodelle unterscheiden.

Answer

HBase ist ein Tool zur Verwaltung von Datenbanken, während Hive ein Framework für die verteilte Datenverarbeitung ist.

Question 59

Welche Komponente von Hadoop ist für die verteilte Speicherung großer Datenmengen zuständig?

Accepted Answer

HDFS (Hadoop Distributed File System)

Answer

Hive

Answer

MapReduce

Answer

YARN (Yet Another Resource Negotiator)

Question 60

Welche der folgenden Cloud-Plattformen bietet eine vollständig verwaltete Hadoop-Lösung an, die eine einfache Bereitstellung und Verwaltung von Hadoop-Clustern ermöglicht?

Accepted Answer

Amazon EMR (Elastic MapReduce)

Answer

Microsoft Azure Blob Storage

Answer

Google Cloud Storage

Answer

AWS S3 (Simple Storage Service)

Question 61

Was ist die Hauptfunktion von Hive in einem Big-Data-Ökosystem?

Accepted Answer

Hive ermöglicht die Abfrage von großen Datenmengen mit SQL-ähnlicher Syntax, wodurch die Analyse von Daten vereinfacht wird.

Answer

Hive ist ein Tool zur Datenvisualisierung, das die Ergebnisse von Big-Data-Analysen anschaulich darstellt.

Answer

Hive dient als Job-Scheduler für Hadoop-Aufgaben und steuert die Ausführung von Analyseprozessen.

Question 62

Welche Art von Datenverarbeitung wird typischerweise bei der Batch-Verarbeitung angewendet?

Accepted Answer

Verarbeitung von großen Datensätzen in regelmäßigen Intervallen, z. B. täglich, wodurch die Analyse von historischen Daten ermöglicht wird.

Answer

Verarbeitung von Daten in kleinen, unabhängigen Blöcken, die parallel verarbeitet werden können, um die Effizienz zu steigern.

Answer

Verarbeitung von Daten in Echtzeit, sobald sie verfügbar sind, um schnelle Reaktionen auf dynamische Datenströme zu ermöglichen.

Question 63

Welche der folgenden Aussagen über NoSQL-Datenbanken ist korrekt?

Accepted Answer

NoSQL-Datenbanken sind nicht unbedingt relational strukturiert und bieten Flexibilität bei der Datenmodellierung.

Answer

NoSQL-Datenbanken sind immer schneller als relationale Datenbanken.

Question 64

Welche der folgenden Aussagen über Cloud-basierte Big-Data-Lösungen ist FALSCH?

Accepted Answer

Cloud-basierte Big-Data-Lösungen sind immer teurer als On-Premise-Lösungen.

Answer

Cloud-basierte Big-Data-Lösungen bieten Skalierbarkeit und Flexibilität.

Answer

Cloud-basierte Big-Data-Lösungen erfordern weniger Wartung als On-Premise-Lösungen.