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Questions and Answers
¿Cuál es el principio filosófico detrás del diseño de MapReduce para procesar grandes cantidades de datos?
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¿En qué consiste la aproximación Divide y Vencerás de MapReduce para el procesamiento de grandes volúmenes de datos?
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¿En qué consiste la ejecución en paralelo de MapReduce para el procesamiento de datos?
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¿Qué función desempeña YARN en el contexto de MapReduce?
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¿Cuál es una característica clave de MapReduce en términos de computación distribuida?
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¿Cuál es una ventaja principal del paradigma MapReduce en términos de escalabilidad?
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¿Qué componente se encarga de dividir los ficheros de entrada en fragmentos para que los datos puedan ser procesados en paralelo en MapReduce?
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¿Qué función ejecuta la tarea map en el proceso de MapReduce?
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¿Qué sucede durante la fase de Shuffle y Sort en MapReduce?
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¿Cuántas veces se ejecutará la función map por cada línea en el fragmento de fichero asignado?
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¿Cuál es la función del ApplicationsMaster en el clúster Hadoop?
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¿Qué determina cuántos contenedores se arrancarán en el clúster por parte del ResourceManager de YARN?
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¿Qué determina cuántas tareas y aplicaciones de YARN se pueden ejecutar en un clúster en un momento dado?
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¿Qué sucede si YARN necesita más contenedores de los que están disponibles en el clúster al lanzar una tarea?
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¿Cuál es la relación entre el tamaño de los contenedores y la cantidad máxima de tareas concurrentes que se pueden ejecutar?
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¿Qué ocurre si se define un tamaño de contenedor mayor que la capacidad total del clúster?
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¿Cómo asigna YARN los contenedores cuando hay menos disponibles de los solicitados por una tarea?
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¿Qué factores determinan la cantidad máxima de tareas concurrentes que YARN puede ejecutar en un clúster?
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