Salah satu tujuan utama arsitektur Big Data adalah

Menganalisis data dalam skala besar

Mengelola data dalam skala kecil

Mengumpulkan data dari satu sumber saja

Mengamankan data dari ancaman luar

Manfaat utama dari penggunaan arsitektur Big Data adalah

Membantu dalam pengambilan keputusan berdasarkan data

Membatasi jumlah data yang bisa disimpan

Memproses data dengan kecepatan rendah

Meningkatkan kerentanan data terhadap serangan

Salah satu tugas dari Ingestion Layer adalah

Mengumpulkan dan menggabungkan data dari berbagai sumber d. Menyajikan data dalam bentuk visualisasi

Menyediakan infrastruktur komputasi

Menyajikan data dalam bentuk visualisasi

Salah satu manfaat dari Distributed (Hadoop) Storage Layer adalah

Memudahkan pencarian dan analisis data

Mengelola infrastruktur dan sumber daya komputasi

Menyediakan keamanan data dalam lingkungan Big Data

Hadoop Infrastructure Layer bertanggung jawab untuk

Menyajikan data dalam bentuk visualisasi

Salah satu tugas dari Hadoop Platform Management Layer adalah

Menyajikan data dalam bentuk visualisasi

Monitoring Layer bertanggung jawab untuk

Menyajikan data dalam bentuk visualisasi

Visualization Layer bertanggung jawab untuk

Menyajikan data dalam bentuk visualisasi

Dalam industri garment, salah satu contoh Data Sources yang dapat dikumpulkan adalah

Profil pelanggan yang melakukan pembelian online

Informasi tentang harga saham perusahaan

Kualitas kain di berbagai lokasi

Rekaman panggilan layanan pelanggan

Dalam industri makanan, Search Engines digunakan untuk

Mencari informasi tentang resep makanan baru

Mengumpulkan data makanan di berbagai lokasi

Menganalisis data penjualan produk

Memproses data sensor suhu dalam ruangan penyimpanan makanan

Real-Time Engines di industri retail digunakan untuk

Memproses data penjualan secara real-time

Menganalisis data produk terbaru dari kompetitor

Memantau harga saham perusahaan

Mencari informasi tentang harga produk

Manfaat utama penggunaan arsitektur Big Data di industri makanan adala

Membantu dalam pengambilan keputusan berdasarkan data

Membatasi jumlah data yang bisa disimpan

Memproses data dengan kecepatan rendah

Meningkatkan kerentanan data terhadap serangan

Salah satu tugas dari Ingestion Layer di industri supermarket adalah

Menyediakan infrastruktur komputasi

Menyajikan data dalam bentuk visualisasi

Protocol Converter Pattern digunakan untuk

Mengonversi protokol komunikasi data

Memproses data secara real-time

Mengirim data ke berbagai tujuan atau destinasi

Multidestination Pattern digunakan untuk

Mengirim data ke berbagai tujuan atau destinasi

Memproses data secara real-time

Mengonversi protokol komunikasi data

Real-Time Streaming Pattern berguna dalam industri untuk

Menyediakan infrastruktur untuk streaming data

Mempercepat proses transformasi data

Mengamankan data dari serangan cyber

Mengumpulkan dan mengintegrasikan data dari berbagai sumber

ETL Tools (Extract, Transform, Load) digunakan dalam industri untuk

Mempercepat proses transformasi data

Mengamankan data dari serangan cyber

Mengumpulkan dan mengintegrasikan data dari berbagai sumber

Menyediakan infrastruktur untuk streaming data

Lapisan Infrastruktur Hadoop mencakup

Server fisik yang menjalankan infrastruktur Hadoop

Komponen inti Hadoop seperti HDFS dan YARN

Aplikasi dan layanan terkait yang berjalan di atas Hadoop

Layanan cloud yang mendukung implementasi Hadoop

Salah satu alasan mengapa Hadoop sering diimplementasikan di cloud adalah

Kemampuan cloud untuk mengelola dan skalabilitas infrastruktur

Ketersediaan sumber daya yang terbatas di lingkungan lokal

Kebutuhan untuk menjaga keamanan data di lingkungan lokal

Hadoop tidak kompatibel dengan infrastruktur lokal

Arsitektur Hadoop terdiri dari

Hadoop Infrastructure Layer, Hadoop Platform Management Layer, dan Monitoring Layer

Lapisan Infrastruktur Hadoop, Ingestion Layer, dan Distributed Storage Layer

Data Sources, Analytics Engine, dan Visualization Layer

Security Layer, Real-Time Engines, dan Search Engines

Salah satu asumsi Hadoop tentang infrastrukturnya adalah

Penggunaan infrastruktur fisik untuk keamanan data yang lebih baik

Ketergantungan pada infrastruktur virtual untuk fleksibilitas yang tinggi

Penggunaan infrastruktur cloud untuk skalabilitas yang lebih baik

Keperluan akan infrastruktur yang terhubung langsung ke internet

Implementasi Hadoop dapat dilakukan

Baik di lingkungan lokal dengan server fisik maupun di cloud dengan layanan virtual

Hanya di lingkungan lokal dengan server fisik

Hanya di cloud dengan menggunakan layanan virtual

Hanya di lingkungan lokal dengan menggunakan layanan virtual

Perbedaan antara infrastruktur virtual dan datacenter fisik adalah

Infrastruktur virtual tidak memerlukan perangkat keras fisik, sedangkan datacenter fisik melibatkan perangkat keras fisik

Infrastruktur virtual berbasis perangkat keras, sedangkan datacenter fisik berbasis perangkat lunak

Infrastruktur virtual lebih mahal daripada datacenter fisik

Infrastruktur virtual lebih sulit dikonfigurasi daripada datacenter fisik

Implikasi infrastruktur virtual dalam implementasi Hadoop adalah

Ketergantungan pada layanan cloud untuk menyediakan sumber daya infrastruktur

Keterbatasan skalabilitas dan fleksibilitas

Tidak adanya dukungan untuk komponen inti Hadoop seperti HDFS dan YARN

Ketergantungan pada server fisik untuk menjalankan Hadoop

Salah satu alasan mengapa Hadoop cocok diimplementasikan di infrastruktur cloud adalah

Skalabilitas dan elastisitas infrastruktur cloud

Kemampuan cloud untuk menyediakan server fisik yang handal

Keamanan yang lebih baik di lingkungan cloud

Ketergantungan pada infrastruktur virtual untuk pengolahan data yang lebih cepat

Hosting di VM lokal mengacu pada

Implementasi Hadoop di lingkungan lokal dengan menggunakan virtual machine

Penggunaan server fisik dalam implementasi Hadoop di lingkungan lokal

Penggunaan layanan virtual yang disediakan oleh penyedia cloud

Pemindahan seluruh infrastruktur Hadoop ke lingkungan virtual

Salah satu alasan mengapa VM lokal digunakan dalam implementasi Hadoop adalah

Kemampuan untuk memastikan keamanan data di lingkungan lokal

Fleksibilitas yang lebih baik dibandingkan dengan infrastruktur cloud

Ketergantungan yang rendah terhadap sumber daya infrastruktur lokal

Skalabilitas yang lebih tinggi dibandingkan dengan infrastruktur cloud

Lapisan Infrastruktur Hadoop mencakup

Server fisik yang menjalankan infrastruktur Hadoop

Komponen inti Hadoop seperti HDFS dan YARN

Aplikasi dan layanan terkait yang berjalan di atas Hadoop

Layanan cloud yang mendukung implementasi Hadoop

Hadoop Distributed File System (HDFS) adalah

Sistem file terdistribusi yang digunakan oleh Hadoop untuk menyimpan dan mengelola data

Basis data NoSQL yang menyimpan data dalam bentuk tabel

Model data yang menggunakan grafik untuk menyimpan dan menghubungkan data

Basis data NoSQL yang menyimpan data dalam bentuk dokumen

Salah satu karakteristik utama dari NoSQL adalah

Tidak memerlukan penggunaan relasi antartabel

Menggunakan bahasa SQL untuk mengakses dan mengelola data

Memiliki skema yang ketat untuk struktur data

Menggunakan skema yang mirip dengan basis data relasional tradisional

NoSQL (MongoDB) adalah contoh implementasi NoSQL yang menggunakan

Model data dokumentasi untuk menyimpan data dalam bentuk dokumen

Skema yang ketat dan menyimpan data dalam tabel relasional

Grafik untuk menyimpan data dengan hubungan kompleks

Model data berorientasi kolom untuk menyimpan data dalam bentuk kolom

NoSQL (HBase) adalah contoh implementasi NoSQL yang digunakan terutama untuk

Menyimpan data secara terdistribusi dan mendukung skalabilitas tinggi

Menyimpan data dalam bentuk tabel relasional

Menyimpan data dengan skema yang ketat

Menyimpan data dengan hubungan grafik

NoSQL (GraphDB) adalah contoh implementasi NoSQL yang digunakan untuk

Menyimpan data dengan hubungan grafik

Menyimpan data dalam bentuk tabel relasional

Menyimpan data dengan skema yang ketat

Menyimpan data dalam bentuk dokumen

Hadoop Distributed File System (HDFS) membagi file menjadi

Blok-blok kecil yang disimpan secara terdistribusi di berbagai node dalam klaster

Dokumen-dokumen yang disimpan dalam koleksi

Grafik yang menggambarkan hubungan antara data

Tabel-tabel relasional yang terkait satu sama lain

Salah satu keuntungan menggunakan NoSQL adalah

Skalabilitas yang tinggi dan kemampuan menangani data dengan volume besar

Dukungan penuh terhadap bahasa SQL untuk query data

Kemampuan untuk menyimpan data dalam bentuk tabel relasional

Memiliki skema yang ketat dan terstruktur

Keuntungan utama menggunakan NoSQL (MongoDB) adalah

Fleksibilitas skema yang tinggi dan kemampuan menyimpan data dalam bentuk dokumen

Kecepatan tinggi dalam eksekusi query dengan bahasa SQL

Kemampuan menyimpan data dalam bentuk tabel relasional dengan skema yang ketat

Skalabilitas yang tinggi dan kemampuan menangani data dengan volume besar

Salah satu kelebihan NoSQL (HBase) adalah

Skalabilitas yang tinggi dan kemampuan menangani data dengan volume besar

Dukungan penuh terhadap bahasa SQL untuk query data

Keamanan yang tinggi dalam penyimpanan dan akses data

Kemampuan untuk menyimpan data dalam bentuk dokumen

NoSQL (GraphDB) cocok digunakan untuk aplikasi yang membutuhkan

Analisis data dalam bentuk grafik dan hubungan kompleks

Ketersediaan data dalam bentuk tabel relasional

Penyimpanan data dengan skema yang ketat

Penyimpanan data dalam bentuk dokumen

BigData Technology Kuis

50 questions

Show all answers

1.

MULTIPLE CHOICE QUESTION

2 mins • 1 pt

Arsitektur Big Data dirancang untuk mengelola dan menganalisis data dalam skala yang sangat

kecil

sedang

besar

sangat besar

2.

MULTIPLE CHOICE QUESTION

2 mins • 1 pt

Komponen yang bertanggung jawab untuk mengumpulkan dan menggabungkan data dari berbagai sumber disebut

Data Sources

Ingestion Layer

Distributed (Hadoop) Storage Layer

Hadoop Infrastructure Layer

3.

MULTIPLE CHOICE QUESTION

2 mins • 1 pt

Komponen yang bertanggung jawab untuk menyimpan data dalam skala besar secara terdistribusi disebut

Data Sources

Ingestion Layer

Distributed (Hadoop) Storage Layer

Hadoop Infrastructure Layer

4.

MULTIPLE CHOICE QUESTION

2 mins • 1 pt

Komponen yang menyediakan infrastruktur dan sumber daya komputasi untuk pengolahan data di lingkungan Hadoop disebut

Data Sources

Ingestion Layer

Distributed (Hadoop) Storage Layer

Hadoop Infrastructure Layer

5.

MULTIPLE CHOICE QUESTION

2 mins • 1 pt

Komponen yang bertanggung jawab untuk mengelola dan mengatur klaster Hadoop disebut

Data Sources

Ingestion Layer

Distributed (Hadoop) Storage Layer

Hadoop Platform Management Layer

6.

MULTIPLE CHOICE QUESTION

2 mins • 1 pt

Komponen yang bertanggung jawab untuk menjaga keamanan data di dalam lingkungan Big Data disebut

Data Sources

Ingestion Layer

Security Layer

Monitoring Layer

7.

MULTIPLE CHOICE QUESTION

2 mins • 1 pt

Komponen yang bertanggung jawab untuk memantau kinerja dan kesehatan sistem Big Data disebut

Data Sources

Ingestion Layer

Security Layer

Monitoring Layer

Access all questions and much more by creating a free account

Create resources

Host any resource

Get auto-graded reports

Continue with Google

Continue with Email

Continue with Classlink

Continue with Clever

or continue with

Microsoft

Apple

Others

Already have an account?

Similar Resources on Wayground

50 questions

Ulangan Harian MS.Excel Part 1

Quiz

•

1st Grade

50 questions

ASK T1 BAB 3

Quiz

•

1st Grade

50 questions

CAT - Gr 10 - Hardware & Software

Quiz

•

KG - University

50 questions

Quiz Latihan Soal-Soal UTS Pengantar Organisasi Komputer

Quiz

•

KG - University

50 questions

pangkalan data lanjutan tingkatan 5

Quiz

•

1st Grade - University

50 questions

PKK - Pert Pertama TP 1

Quiz

•

1st Grade

51 questions

Desarrollo seguro 2

Quiz

•

1st Grade

50 questions

Latihan UAS IoT

Quiz

•

1st Grade

Popular Resources on Wayground

15 questions

Fractions on a Number Line

Quiz

•

3rd Grade

20 questions

Equivalent Fractions

Quiz

•

3rd Grade

25 questions

Multiplication Facts

Quiz

•

5th Grade

$fractions$

22 questions

fractions

Quiz

•

3rd Grade

20 questions

Main Idea and Details

Quiz

•

5th Grade

20 questions

Context Clues

Quiz

•

6th Grade

15 questions

Equivalent Fractions

Quiz

•

4th Grade

20 questions

Figurative Language Review

Quiz

•

6th Grade

Discover more resources for Computers

20 questions

Telling Time to the Hour and Half hour

Quiz

•

1st Grade

10 questions

Exploring Rosa Parks and Black History Month

Interactive video

•

1st - 5th Grade

20 questions

Place Value

Quiz

•

KG - 3rd Grade

13 questions

Fractions

Quiz

•

1st - 2nd Grade

20 questions

CVC Words

Quiz

•

KG - 1st Grade

15 questions

Place Value tens and ones

Quiz

•

1st Grade

16 questions

Money - Coins

Lesson

•

1st - 2nd Grade

20 questions

Halves and Fourths

Quiz

•

1st Grade

BigData Technology

Arsitektur Big Data dirancang untuk mengelola dan menganalisis data dalam skala yang sangat

Komponen yang bertanggung jawab untuk mengumpulkan dan menggabungkan data dari berbagai sumber disebut

Komponen yang bertanggung jawab untuk menyimpan data dalam skala besar secara terdistribusi disebut

Komponen yang menyediakan infrastruktur dan sumber daya komputasi untuk pengolahan data di lingkungan Hadoop disebut

Komponen yang bertanggung jawab untuk mengelola dan mengatur klaster Hadoop disebut

Komponen yang bertanggung jawab untuk menjaga keamanan data di dalam lingkungan Big Data disebut

Komponen yang bertanggung jawab untuk memantau kinerja dan kesehatan sistem Big Data disebut

Mesin yang digunakan untuk melakukan pencarian cepat dan analisis pada data Big Data disebut

Mesin yang digunakan untuk memproses dan menganalisis data secara real-time disebut

Komponen yang bertanggung jawab untuk melakukan analisis dan pemrosesan data dalam skala besar disebut

Access all questions and much more by creating a free account

Similar Resources on Wayground

Popular Resources on Wayground

Discover more resources for Computers