Big data 2 kol
Test Your Big Data Knowledge
Welcome to the Big Data Quiz! This quiz consists of 41 thoughtfully crafted questions designed to test your knowledge on various aspects of big data, databases, and related technologies.
Whether you are a student, professional, or just curious about big data, this quiz will challenge you and help you learn. Key features include:
- Comprehensive coverage of NoSQL, Hadoop, and data analytics.
- Multiple-choice format for easy answering.
- Immediate feedback on your answers.
Najjednostavniji tip NoSQL baza podataka je:
Grafovske baze
Kolonske familije
) kljuĝ-vrednost
Skladište dokumenata
U distribuiranim bazama podataka koje poseduju BASE svojstvo replikacijom podataka dodavanjem velikog broja fiziĝkih servera obezbeđuje se:
Tolerancija na razdvojenost
Raspoloživost I tolernacija na razdvojenost
Raspoloživost, tolerancija na razdvojenost I konzistentnost
Raspoloživost
Data lake služi za ĝuvanje velike koliĝine podataka:
Koji su obrađeni, procesirani na neki naĝin
) ĝiji se obim meri najmanje u eksabajtima
koji mogu biti u sirovom obliku I procesirani ali je ĝuvanje u obliku servisa
U sirovom, izvornom obliku
Voldermorte je NoSQL baza podataka razvijena u:
Oracle
Google
Linkedin
Facebook
U distribuiranim sistemima kada se na svakom hostu u klasteru nalaze razliĝiti podaci onda je u pitanju sledeći model održavanja podataka:
Potpuno deljenje
Master slave deljenje
Replikacija na ravnopravnim hostovima
sharding
Hadoop HDF system podržava sledeću arhitekturu:
P2p
Share norhing
Master slave
Hibridnu
ACID svojstvo koje treba da zadovolji transakcija se odnosi na:
Autentifikacija, kontrola konkurencije, izolovanost, trajnost
Autentifikacija, konzistentnost, integritet, definisanost
Atomiĝnost, kontrola konkurencije, integritet, definisanost
Atomiĝnost, konzistentnost, izolacija, trajnost
Hadoop je poĝeo da se razvija zahvaljujući kompaniji:
Yahoo
Facebook
Amazon
Google
TAQ store je NoSQL baza tipa:
Grafovska baza
Kolonska skladišta
Kljuĝ vrednost
Skladište dokumenata
Ideja da se napravi algoritam koji će da oponaša naĝin na koji radi ljudski mozak je realizovana kroz:
Neuronske mreže
Memorijski zasnovanog rasuđivanja
stablo odluĝivanja
MapReduce algoritam
Visiblity (vidljivost) iz definicije Big data se odnosi na:
uoĝavanje izvora
To da se podaci uoĝavaju
vizuelni prikaz podataka
Transparentnost prikupljanja I obrade podataka
Raspoloživost podataka u distribuiranim sistemima (bazama podataka) se odnosi na to da:
se svaki zahtev pozitivno reši u razumnom vremenu
Se na svaki zahtev dobija odgovor da li je uspešno obavljen ili ne
se svaki zahtev pozitivno reši u nekom vremenu
Svakom podatku može da se pristupi nezavisno od ostalih
Na slici je prikazan model, izaberite jedan odgovor
Sistem preporuka
MapReduce algoritam
Stablo odluĝivanja
Neuronske mreže
. Azure projekat u okviru koga su razvijeni razliĝiti tipovi NoSQL baza podataka je projekat iza koga stoji:
Amazon
Microsoft
Linkedin
Google
Tehnika Data mininga u okviru koje se uoĝavaju sliĝni podaci bez utvrđivanja pravila ili obrazaca sliĝnosti naziva se:
Asocijacija
Memorijski zasnovano rasuđivanje
Stablo odluĝivanja
neuronske mreže
Particionisanje podataka u bazama podataka tako da se podaci dele na takav naĝin da se u istom ĝvoru naze podaci koji se tipiĝno traže I ažuriraju zajedno naziva se:
Razdvajanje ĝitanja I pisanja
Klasterizacija
Keširanje
Shading
Big Data analitika je proces koji obuhvata
Prikupljanje, analizu, vizuelizaciju I ĝuvanje podataka
Prikupljanje I analizu podataka
Prikupljanje, analizu I vizuelizaciju podataka
Analizu I vizuelizaciju podataka
Ako se grafovske NoSQL baze podataka posmatra kao triplet subjekat-predikat- objekat onda objekat predstavlja:
ĝvor na koga ukazuje relacija
kljuĝ
opis relacije
ĝvor iz kojeg se kreće
Domen, atribut I relacija su termini koji se koriste u:
Svim postojećim modelima baza podataka
Relacionom modelu baze podataka
Objektnom modelu baze podataka
NoSQL modelu baze podataka
Koliko osnovnih faza je definisano kod MapReduce
3
4
2
5
Komponenta proširenog Hadoop sekosistema omogućava agregaciju podataka I SQL upite nad velikim koliĝinama podataka koji su pohranjeni u HDFS se naziva :
Hbase
Hive
Spark
Datanode
U centru procesnog okvira Big Data analitike se nalazi:
Problemi Big Data analitike
Algoritmi za Big Data analitiku
Platforma za Big Data mining
podaci
Trajnost transakcije se odnosi na to da:
Kada se transakcija završi njeni mogu biti izgubljeni samo u sluĝaju ozbiljnog otkaza sistema
Ukoliko u trenutku slanja zahteva transakcija ne može da se izvrši onda ostaje na ĝekanju sve dok se ne steknu uslovi za izvršenje
kada se transakcija završi njeni efekti ne mogu biti izgubljeni ĝak ni u sluĝaju ozbiljnog otkaza sistema
Jednom definisana transakcija može da se koristi više puta
Transakcija može biti u jednom od:
3 definisana stanja
4 definisana stanja
5 definisanih stanja
6 definisanih stanja
Koja tvrdnja je taĝna:
NoSQL imaju manje rigidne šeme u odnosu na relacione baze podataka ali su relacione baze podataka skalabilnije
Odnos NoSQL baze I relacione baze podataka po pitanju skalabilnosti zavisi od modela
NoSQL rešenja su skalabilnija u odnosu na relacione baze pidataka ali relacione baze imaju manje rigidnu šemu
NoSQL rešenja su skalabilnija I imaju manje rigidne šeme u odnosu na relacione baze podataka
A u HACE teoremi oznaĝava:
Da big data poĝinje od izvora koji su autonomni
Da big data poĝinje od autentifikovanih izvora
Da su big data po svojoj prirodi autonomni podaci
da big data podaci po svojoj prirodi moraju da budu autorizovani
Data warehouse služi za ĝuvanje velike koliĝine podataka:
U sirovom, izvornom obliku
Koji su obrađeni, pocesirani na neki naĝin
ĝiji se obim meri najmanje u petabajtima
koji mogu biti u sirovom obliku I procesirani ali je ĝuvanje u obliku servisa
DynamoDB je NoSQL baza tipa:
Grafovska baza
Kljuĝ-vrednost
Skladište dokumenata
Kolonska skladišta
Veracity (taĝnost) iz definicije Big Data se odnosi na:
To da među podacima svi netaĝni moraju da se izoluju
Poverenje, nizvesnost generisanja I to da među podacima nisu svi taĝni
To da među podacima nisu svi taĝni
To da mora da se obezbedi da izvori generišu samo taĝne podatke
Big Data tehnologije su tehnologije koje omogućavaju:
Prikupljanje, analizu I prikaz velike koliĝine podataka
ĝuvanje, analizu I prikaz velike koliĝine podataka
prikupljanje, ĝuvanje, analizu I prikaz velike koliĝine podataka
Prikupljanje I ĝuvanje velike koliĝine podataka
Koju vrstu informacija predstavljaju podaci o imenima osoba, imenima kompanija, geografskoj lokaciji, kontakt informacije....
konference
Događaji
Imenovani entiteti
relacije
. Ispitivanje redosleda reĝi, strukture reĝenice I reĝi, povezivanjem sintakse u frazama, reĝenicama I paragrafima oznaĝava:
leksiĝku/morfološku analizu
Identifikacija kljuĝnih tema/koncepata
Semantiĝku analizu
Sintaksnu analizu
Kada se koristi tehnika redukcija (tehnika data mininga) treba da se vodi raĝuna da:
Da se prvo izvrši agregacija podataka
da se prvo izvrši klasterizacija
Da se saĝuva taĝnost podataka
da se koliĝina podataka svede na ciljanu meru
Koji model podataka je implementiran u Hbase:
kljuĝ-vrednost
Kolonska skladišta
Grafovska baza
Dokument skladište
MapReduce engine (Hadoop implementacija):
Distribuirano procesiranje podataka viskih performansi
Java biblioteke neophodne za pokretanje Hadoop-a
Radno okruženje za raspodelu poslova I upravljanje klasterima
Radno okruženje za ĝuvanje velike koliĝine podataka
U distribuiranim sistemima (bazama podataka) koje poseduju BASE svojstvo replikacijom podataka obezbeđuje se:
Tolerancija na razdvojenost
Raspoloživost I tolernacija na razdvojenost
Raspoloživost, tolerancija na razdvojenost I konzistentnost
Raspoloživost
Particionisanje podataka u bazama podataka tako da se podaci grupišu prema određenom kriterijumu ali tako da za svaki podatak … grupe nego podacima iz druge grupe naziva se:
razdvajanje ĝitanja I pisanja
Klasterizacija
keširanje
Shading
. U distriburianim sistemima (bazama podataka) ako je većina podataka dostupna veĝi deo vremena onda je taj sistem:
U nekonzistentnom stanju (soft state)
Konvergentno konzistentan (eventual consistency)
Suštinski raspoloživ (basically available)
Suštinski konvergentan
NoSQL baza podataka može da se pretražuje:
Samo po kljuĝu
I po kljuĝu I po vrednosti
Samo po vrednosti
Samo po definisanim pravilima
Koliko razliĝitih operacija može da se obavi nad NoSQL bazom podataka tipa kljuĝ-vrednost:
Taĝno 3
Taĝno 5
Proizvoljan broj
Do 32
. NoSQL baza podataka FlockDB11 je izvorno bila porjekat:
Linkedin-a
Google
Twitter-a
Facebook-a
{"name":"Big data 2 kol", "url":"https://www.quiz-maker.com/QPREVIEW","txt":"Welcome to the Big Data Quiz! This quiz consists of 41 thoughtfully crafted questions designed to test your knowledge on various aspects of big data, databases, and related technologies.Whether you are a student, professional, or just curious about big data, this quiz will challenge you and help you learn. Key features include:Comprehensive coverage of NoSQL, Hadoop, and data analytics.Multiple-choice format for easy answering.Immediate feedback on your answers.","img":"https:/images/course4.png"}