moea_joint
104年
[統計資訊] 統計學、巨量資料概論
第 23 題
關於 Hadoop 的敘述，下列何者有誤？
- A Hadoop 的做法，是將資料打散成小塊，分散到不同的電腦中
- B 由於資料量夠大，Hadoop 不會儲存資料的備份
- C Hadoop 預設，由於資料量十分龐大，所以不可能在處理之前就清理乾淨、排序整齊
- D 與過去的關聯式資料庫相比，Hadoop 輸出的結果比較不準確
思路引導 VIP
想像你正管理著上千台「品質普通、隨時可能壞掉」的廉價電腦。若要保證某個重要的檔案在其中幾台電腦突然斷電或損壞時，整個系統仍能正常讀取該檔案而不遺失，你在設計儲存邏輯時，會傾向於『只存一份』還是『多處存放』呢？
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Hadoop 的核心容錯機制
恭喜你精準地捕捉到了 Hadoop 運作邏輯中的關鍵誤區！在處理巨量資料時，最核心的考量之一就是「硬體可靠性」。由於 Hadoop 運行在廉價的電腦叢集（Commodity Hardware）上，硬體故障是常態而非例外。因此，Hadoop 的 分散式檔案系統 (HDFS) 預設會將資料切割成數個資料塊，並在不同節點上儲存多個複本（預設副本數 $n=3$）。這就是所謂的 容錯機制 (Fault Tolerance)，確保即便某台電腦損壞，系統依然能從其他位置調用備份資料，維持運作不中斷。
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