Lompat ke konten
nalar

Distributed Storage & Paradigma MapReduce (Hadoop / HDFS)

Mengapa satu mesin tidak cukup, arsitektur HDFS (NameNode, DataNode, blok, replikasi), dan model komputasi MapReduce (Map, Shuffle & Sort, Reduce, Combiner, Partitioner) lewat WordCount dan agregasi log transaksi.

0 dari 13 dijawabSkor 0
  1. 01Pilihan ganda

    Prinsip utama Hadoop untuk mengurangi lalu lintas jaringan adalah …

  2. 02Pilihan ganda

    Komponen HDFS yang menyimpan metadata (nama file, daftar blok, lokasi replika) adalah …

  3. 03Pilihan ganda

    Urutan fase MapReduce yang benar adalah …

  4. 04Pilihan ganda

    Fungsi mana yang tidak boleh langsung dipakai sebagai combiner?

  5. 05Pilihan ganda

    Partitioner default hash(key) mod R menjamin bahwa …

  6. 06Pilihan ganda

    Mengapa MapReduce lambat untuk algoritma iteratif seperti K-Means?

  7. 07Pilihan ganda

    HDFS paling cocok untuk pola akses …

  8. 08Hitung

    File log berukuran 1 GB (1024 MB) disimpan di HDFS dengan ukuran blok 128 MB. Berapa jumlah bloknya?

  9. 09Hitung

    File 500 MB, blok 128 MB, replikasi 3. Berapa total salinan blok yang tersimpan di seluruh klaster?

  10. 10Hitung

    Masih file 500 MB dengan replikasi 3: berapa MB kapasitas disk yang terpakai di klaster?

  11. 11Hitung

    Satu disk membaca 200 MB/s. Berapa jam yang dibutuhkan untuk sekadar membaca 7,2 TB (= 7.200.000 MB) dengan satu disk?

  12. 12Hitung

    WordCount pada dokumen "data besar data mining data" dijalankan oleh satu mapper. Berapa pasangan (key, value) yang dikirim ke shuffle jika memakai combiner sum?

  13. 13Uraian

    Tuliskan pseudocode mapper dan reducer untuk menghitung produk terlaris (total qty) per bulan dari log tanggal,kota,produk,jumlah,harga. Jelaskan key apa yang dipakai.