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Le test certification Cloudera CCD-410 est une bonne preuve de connaissances professionnelles et la techniques. Dans l'Industrie IT, beaucoiup de humains ressource font l'accent de lesquels certificats que les volontiers obtiennent. C'est clairement que le certificat Cloudera CCD-410 puisse augmenter la compétition dans ce marché.
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Code d'Examen: CCA-470
Nom d'Examen: Cloudera (Cloudera Certified Administrator for Apache Hadoop CDH4 Upgrade Exam (CCAH))
Questions et réponses: 87 Q&As
Code d'Examen: CCD-410
Nom d'Examen: Cloudera (Cloudera Certified Developer for Apache Hadoop (CCDH))
Questions et réponses: 60 Q&As
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CCA-470 est un test de Cloudera Certification, donc réussir CCA-470 est le premier pas à mettre le pied sur la Certifiction Cloudera. Ça peut expliquer certiainement pourquoi le test Cloudera CCA-470 devient de plus en plus chaud, et il y a de plus en plus de gens qui veulent participer le test CCA-470. Au contraire, il n'y a que pas beaucoup de gens qui pourrait réussir ce test. Dans ce cas, si vous vous réfléchissez étudier avec une bonne Q&A?
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NO.1 When is the earliest point at which the reduce method of a given Reducer can be called?
A. As soon as at least one mapper has finished processing its input split.
B. As soon as a mapper has emitted at least one record.
C. Not until all mappers have finished processing all records.
D. It depends on the InputFormat used for the job.
Answer: C
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NO.2 In a large MapReduce job with m mappers and n reducers, how many distinct copy operations
will
there be in the sort/shuffle phase?
A. mXn (i.e., m multiplied by n)
B. n
C. m
D. m+n (i.e., m plus n)
E. E.mn(i.e., m to the power of n)
Answer: A
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NO.3 In a MapReduce job with 500 map tasks, how many map task attempts will there be?
A. It depends on the number of reduces in the job.
B. Between 500 and 1000.
C. At most 500.
D. At least 500.
E. Exactly 500.
Answer: D
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NO.4 MapReduce v2 (MRv2 /YARN) splits which major functions of the JobTracker into separate
daemons? Select two.
A. Heath states checks (heartbeats)
B. Resource management
C. Job scheduling/monitoring
D. Job coordination between the ResourceManager and NodeManager
E. Launching tasks
F. Managing file system metadata
G. MapReduce metric reporting
H. Managing tasks
Answer: B,D
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NO.5 Which process describes the lifecycle of a Mapper?
A. The JobTracker calls the TaskTracker’s configure () method, then its map () method and finally
its close () method.
B. The TaskTracker spawns a new Mapper to process all records in a single input split.
C. The TaskTracker spawns a new Mapper to process each key-value pair.
D. The JobTracker spawns a new Mapper to process all records in a single file.
Answer: C
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NO.6 Can you use MapReduce to perform a relational join on two large tables sharing a key?
Assume
that the two tables are formatted as comma-separated files in HDFS.
A. Yes.
B. Yes, but only if one of the tables fits into memory
C. Yes, so long as both tables fit into memory.
D. No, MapReduce cannot perform relational operations.
E. No, but it can be done with either Pig or Hive.
Answer: A
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NO.7 Your cluster’s HDFS block size in 64MB. You have directory containing 100 plain text files, each
of
which is 100MB in size. The InputFormat for your job is TextInputFormat. Determine how many
Mappers will run?
A. 64
B. 100
C. 200
D. 640
Answer: C
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NO.8 For each intermediate key, each reducer task can emit:
A. As many final key-value pairs as desired. There are no restrictions on the types of those keyvalue
pairs (i.e., they can be heterogeneous).
B. As many final key-value pairs as desired, but they must have the same type as the intermediate
key-value pairs.
C. As many final key-value pairs as desired, as long as all the keys have the same type and all the
values have the same type.
D. One final key-value pair per value associated with the key; no restrictions on the type.
E. One final key-value pair per key; no restrictions on the type.
Answer: E
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