Mesmo em sistemas mais modernos, sempre existe a possibilidade de determinado local que armazena dados falhar. O HDFS armazena seus dados nos Data...

 Mesmo em sistemas mais modernos, sempre existe a possibilidade de determinado local que armazena dados falhar. O HDFS armazena seus dados nos DataNodes. Imagine que, em seu sistema de Big Data em pleno funcionamento, durante uma leitura de dados, um DataNode falha. Assinale a alternativa que descreve o que acontece nesse caso: hadoop sfd -copyFromLocal /home/data/ /tmp/dados.csv. Particionamentos aumentam a eficácia na criação de consultas, mas a utilização excessiva dessa técnica pode resultar em deixar os DataNodes do HDFS mais lentos. Contudo, eles voltam a ter ótimos resultados caso as consultas sejam agrupadas por GROUP BY. Particionamentos aumentam a eficácia na criação de consultas, mas a utilização excessiva dessa técnica pode resultar em deixar os DataNodes do HDFS mais lentos, além de tirar toda a eficácia em consultas, principalmente as agrupadas por GROUP BY. Particionamentos aumentam a eficácia na criação de consultas, e a utilização excessiva dessa técnica pode melhorar consideravelmente o desempenho dos DataNodes do HDFS, além de aumentar ainda mais a eficácia em consultas agrupadas por GROUP BY. Particionamentos diminuem toda a eficácia na criação de consultas, e a utilização excessiva dessa técnica pode resultar em deixar os DataNodes do HDFS ainda mais lentos, além de tirar toda a eficácia em consultas, principalmente as agrupadas por GROUP BY. 70%. 50%. 84%. 90%. II. I e II. III. I. O HDFS indicará na tela uma mensagem de falha de leitura de setor e irá sugerir para você usar uma ferramenta que tente realizar a correção dos dados semelhante ao Scandisk presente nos Windows. O HDFS, por meio de seu sistema de tolerância a falhas, irá procurar os dados em outra replicação e, após isso, criará mais uma replicação de segurança, mantendo o mesmo número de replicações antes de a falha ocorrer

No momento da falha, o Hadoop Distributed System envia um sinal de paralização a todos os NameNodes e, nesse momento, os DataNodes presentes no HDFS irão criar duas replicações rápidas de segurança. Como o HDFS foi projetado para tolerar falhas, ele apenas irá procurar os dados em outra replicação, e isso sanará totalmente o problema sem necessidade de novas intervenções