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P2
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Questions in this quiz (30)
1El proceso de Mapeo comprende:
- AIdentificar el par clave-valor en los archivos de datos
- BOrdenar las claves para encontrar su valor
- CIdentificar las claves presentes en los archivos de datos
- DIdentificar el valor de las claves en los archivos de datos
2MapReduce está pensado para trabajar con:
- AClúster de nodos línux básicos con redes básicas (ethernet)
- BClúster de nodos línux de alto desempeño con redes avanzadas de Fibra Óptica
- CClúster de nodos línux básicos con redes avanzadas de Fibra Óptica
- DClúster de nodos línux de alto desempeño con redes básicas (ethernet)
3En la ingraestructura de almacenamiento de grandes volúmenes de datos considerando el modelo de programación de MapReduce ¿Cuál de los siguientes patrones no corresponde a un uso típico?
- AArchivos de gran tamaño (100s de GB a TB)
- BSon comunes la lectura y escritura de la información
- CSon comunes la lectura y adicionar información
- DDatos raramente actualizados en el lugar
4¿Qué ventaja tiene un Sistema de Datos Distribuido?
- AAsegurar la persistencia y la disponibilidad.
- BFragmentar 2x los datos.
- CNo generar redundancia en la informacion.
- DTrabajar con redes de alta velocidad.
5En el modelo de programación MapReduce, ¿Cual de las siguientes afirmaciones no corresponde al sistema de archivos distribuidos?
- ALos datos se mantienen en "fragmentos" distribuidos entre máquinas
- BCada fragmento es único en y se almacena en un solo nodo
- CEs un sistema de archivos distribuido confiable
- DCada fragmento se replica en diferentes máquinas
6¿Cuál de los siguientes desafíos de los problemas de minería de datos en hardware básico pueden ser solucionados con la computación de datos a gran escala?
- A¿Cómo procesar grandes volúmenes de datos en un nodo centralizado?
- B¿Cómo hacer programas centralizados fáciles de escribir?
- C¿Cómo distribuir el cómputo
- D¿Cómo desarrollar máquinas que no presenten fallos?
7En MapReduce ¿el comando "sort -n" tiene la funcionalidad de?:
- ALista todos los archivos de un directorio identificando cada uno de sus atributos.
- BBusca un determinado archivo en un directorio.
- COrdenar numéricamente los ficheros
- DBusca un determinado contenido dentro de una lista de archivos o directorios.
8El siguiente ejemplo de comandos: << grep -i juan *|cut -d "/" -f 8|sort >> realiza el proceso de:
- AMapeo, agrupación, ordenamiento y Reducción
- BMapeo y ordenamiento
- CMapeo y reducción
- DMapeo, agrupación y reducción
9¿Que comando se usa para agrupacion?
- Acat
- Bgrep
- Cuniq
- Dsort
10Considerando una clave dada ¿Qué comando se usa para mapeo?
- Auniq
- Bcat
- Csort
- Dgrep
11Dado un dataframe df con las columnas 'Tiempo', 'Nacimientos', 'Fallecidos', ¿Qué instrucción selecciona la columna 'Tiempo'?
- Adf.('Tiempo')
- Bdf['Tiempo']
- Cdf('Tiempo')
- Ddf.['Tiempo']
12¿Cuál de los siguientes comandos me permite mapear, ordenar y reducir la búsqueda?
- ANinguna de las mostradas
- Bgrep -i ...... * | cut -d "/" -f 7 | cut -d "," -f 1 | sort | uniq -c
- Cgrep -i ...... * | cut -d "/" -f 7 | cut -d "," -f 1 | sort -c
- Dgrep -i ...... * | cut -d "/" -f 7 | cut -d "," -f 1 | uniq -c
13En el modelo de programación Mapreduce se cumple que los servidores de archivos distribuidos (chunk servers)
- ALas réplicas de archivos se ubican dentro de un mismo rack
- BLos archivos se dividen dentro de pedazos contiguos
- CLos pedazos de archivos se almacenan dentro de un mismo nodo
- DLas velocidades de red entre pares de nodos y el backbone son similares
14¿Qué significa ETL?
- AExchange, Transform, Load
- BExtract, Transfer, Load
- CExtract, Transform, Load
- DExtract, Transform, Locate
15para resolver el problema de caída de nodos en la infraestructura de almacenamiento, el modelo de programación MapReduce:
- AUsa un sistema de archivos centralizado desarrollado por la Fundación Apache
- BUsa un sistema de archivos distribuidos como GFS y HDFS
- CUsa un sistema de archivos híbrido con una parte centralizada y otra distribuida
- DUsa un sustema de archivos centralizados como HDFS
16¿Qué hace el comando grep con la opción -i en la terminal linux?
- AOrdena el resultado de mayor a menor
- BPermite que la búsqueda no sea sensible a mayúsculas o minúsculas
- CPermite la búsqueda de un string de dos o más palabras
- DGenera los posibles comandos que se pueden utilizar
17Entre los retos que MapReduce procura superar se puede considerar a:
- A¿Cómo distribuir el computo en sistemas distribuidos verticalmente?
- B¿Cómo trabajar integramente con archivos de gran tamaño en un en varios nodos?
- C¿Cómo desarrollar la programación distribuida horizontalmente con procesos en paralelo?
- D¿Cómo trabajar con archivos de gran tamaño en un solo nodo?
18El proceso de Reducción comprende:
- AUna vez mapeadas las claves ordenarles
- BIdentificar el valor de las claves como paso previo al ordenamiento
- CUna vez identificadas el valor determinar las claves de cada uno de ellas
- DUna vez identificadas las claves determinar el valor de cada una de ellas
19Entre los retos que MapReduce procura superar se puede considerar a:
- A¿Cómo distribuir el computo en sistemas distribuidos verticalmente?
- B¿Cómo distribuir el computo en sistemas distribuidos horizontalmente?
- C¿Cómo trabajar con archivos de gran tamaño en un solo nodo?
- D¿Cómo trabajar integramente con archivos de gran tamaño en un en varios nodos?
20En MapReduce, la arquitectura del Clúster considera:
- AConexiones de alta velocidad (2-10 Gbps) entre cada par de nodos en un rack y Backbone de alta velocidad (2-10 Gbps) entre racks
- BConexiones de alta velocidad (2-10 Gbps) entre cada par de nodos en un rack y Backbone estándar (1 Gbps) entre racks
- CConexiones estándares (1 Gbps) entre cada par de nodos en un rack y Backbone de alta velocidad (2-10 Gbps) entre racks
- DConexiones estándares (1 Gbps) entre cada par de nodos en un rack y Backbone estándar (1 Gbps) entre racks
21En el modelo de programación MapReduce cual de las siguientes características no se cumple en los servidores de archivos distribuidos (chunk servers)
- ASe trata de mantener las réplicas en diferentes racks
- BLos archivos se dividen dentro de pedazos contiguos en un mismo nodo
- CCada pedazo de archivo, típicamente tiene tamaños entre 16 MB y 128 MB
- DCada pedazo se replica usualmente entre 2x o 3x veces
22La sentencia grep -i "Clave" * sirve para:
- AMapear
- BAgrupar
- CReducir
23¿Cuál de los siguientes desafíos de los problemas de minería de datos en hardware básico pueden ser solucionados con la computación de datos a gran escala?
- A¿Cómo procesar grandes volúmenes de datos en un nodo centralizado?
- B¿Cómo centralizar el cómputo?
- C¿Cómo desarrollar máquinas que no presenten fallos?
- D¿Cómo hacer programas distribuidos fáciles de escribir?
24La persistencia y disponibilida son ventajas de Fragmentar Archivos?
- AVerdadero.
- BFalso.
25Dado un dataframe df ¿Que instrucción permite conocer el tamaño de un dataframe (registros y columnas)?
- Adf.shape
- Bdf.head()
- Cdf.describe()
- Ddf.read_csv()
26Del comando <<grep -i shakira *|cut -d "/" -f 7|cut -d "," -f 1|sort|uniq c>>, ¿Qué parte corresponde al mapeo?
- Agrep -i shakira *|cut -d "/" -f 7|cut -d "," -f 1|sort
- Buniq c
- Cgrep -i shakira *|cut -d "/" -f 7|cut -d "," -f 1
- Dsort
27En el modelo de programación MapReduce cual de las siguientes características no es una condición obligatoria en los servidores de nodo maestro (master node)
- ATambién se le conoce como Nodo de Nombres en Hadoop's HDFS
- BAlmacena la metadata de donde los archivos están almacenados
- CRealiza exclusivamente las operaciones de mapeo y reducción
- DPuede ser replicado
28El modelo de programación MapReduce permite:
- AReducir el tamaño de los datos usando algoritmos de compresión
- BAlmacenar los archivos varias veces por fiabilidad
- CUsar backbone de velocidad estándar entre racks
- DDesarrollar computación centralizada para grandes volúmenes de datos
29El modelo de programación MapReduce permite:
- AUsar redes de alto desempeño y altas velocidades entre cada par de nodos
- BLlevar la computación cerca de los datos
- CContar con nodos avanzados de alto desempeño por fiabilidad
- DUsar clúster de alto desempeño con bases de datos distribuidas verticalmente
30¿Cuál de los siguientes desafíos de los problemas de minería de datos en hardware básico pueden ser solucionados con la computación de datos a gran escala?
- A¿Cómo procesar grandes volúmenes de datos en un nodo centralizado?
- B¿Cómo centralizar el cómputo
- C¿Cómo hacer programas centralizados fáciles de escribir?
- D¿Cómo solventar los fallos de máquinas?
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- Description
- Quiz on P2, created by Carlos Andres on 08/06/2022.
- Author
- Carlos Andres
- Language
- Español
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