CCD-333の無料問題集（60題）、CCD-333認定試験参考書

Cloudera CCD-333 問題集

試験コード：CCD-333

試験名称：Cloudera Certified Developer for Apache Hadoop

最近更新時間：2024-11-19

問題と解答：全60問

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質問 1：
Workflows expressed in Oozie can contain:
A. Sequences of MapReduce jobs only; no Pig or Hive tasks or jobs. These MapReduce sequences can be combined with forks and path joins.
B. Sequences of MapReduce and Pig. These sequences can be combined with other actions including forks, decision points, and path joins.
C. Iterative repetition of MapReduce jobs until a desired answer or state is reached.
D. Sequences of MapReduce and Pig jobs. These are limited to linear sequences of actions with exception handlers but no forks.
正解：B
解説: (Topexam メンバーにのみ表示されます)

質問 2：
In a MapReduce job, the reducer receives all values associated with the same key. Which statement is most accurate about the ordering of these values?
A. The values are arbitrarily ordered, and the ordering may vary from run to run of the same MapReduce job.
B. The values are arbitrarily ordered, but multiple runs of the same MapReduce job will always have the same ordering.
C. Since the values come from mapper outputs, the reducers will receive contiguous sections of sorted values.
D. The values are in sorted order.
正解：C
解説: (Topexam メンバーにのみ表示されます)

質問 3：
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 file in HDFS.
A. Yes, so long as both tables fit into memory.
B. No, MapReduce cannot perform relational operations.
C. No, but it can be done with either Pig or Hive.
D. Yes.
E. Yes, but only if one of the tables fits into memory.
正解：D
解説: (Topexam メンバーにのみ表示されます)

質問 4：
Which happens if the NameNode crashes?
A. HDFS becomes temporarily unavailable until an administrator starts redirecting client requests to the Secondary NameNode.
B. The Secondary NameNode seamlessly takes over and there is no service interruption.
C. HDFS becomes unavailable until the NameNode is restored.
D. HDFS becomes unavailable to new MapReduce jobs, but running jobs will continue until completion.
正解：C
解説: (Topexam メンバーにのみ表示されます)

質問 5：
Which of the following utilities allows you to create and run MapReduce jobs with any executable or script as the mapper and/or the reducer?
A. Flume
B. Sqoop
C. Oozie
D. Hadoop Streaming
正解：D
解説: (Topexam メンバーにのみ表示されます)

質問 6：
For each intermediate key, each reducer task can emit:
A. One final key value pair per key; no restrictions on the type.
B. As many final key value pairs as desired. There are no restrictions on the types of those key-value pairs (i.e., they can be heterogeneous)
C. One final key-value pair per value associated with the key; no restrictions on the type.
D. 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.
E. As many final key-value pairs as desired, but they must have the same type as the intermediate key-value pairs.
正解：A
解説: (Topexam メンバーにのみ表示されます)

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Cloudera Certified Developer for Apache Hadoop 認定 CCD-333 試験問題:

1. Which of the following utilities allows you to create and run MapReduce jobs with any executable or script as the mapper and/or the reducer?

A) Flume
B) Sqoop
C) Oozie
D) Hadoop Streaming

2. You are developing a combiner that takes as input Text keys, IntWritable values, and emits Text keys, Intwritable values. Which interface should your class implement?

A) Mapper <Text, IntWritable, Text, IntWritable>
B) Combiner <Text, IntWritable, Text, IntWritable>
C) Reducer <Text, Text, IntWritable, IntWritable>
D) Combiner <Text, Text, IntWritable, IntWritable>
E) Reducer <Text, IntWritable, Text, IntWritable>

3. Does the MapReduce programming model provide a way for reducers to communicate with each other?

A) Yes, reducers can communicate with each other by dispatching intermediate key value pairs that get shuffled to another reduce
B) Yes, all reducers can communicate with each other by passing information through the jobconf object.
C) Yes, reducers running on the same machine can communicate with each other through shared memory, but not reducers on different machines.
D) No, each reducer runs independently and in isolation.

4. What is the behavior of the default partitioner?

A) The default partitioner assigns key value pairs to reducers based on an internal random number generator.
B) The default partitioner computes the hash of the key and divides that value modulo the number of reducers. The result determines the reducer assigned to process the key-value pair.
C) The default partitioner computes the hash of the value and takes the mod of that value with the number of reducers. The result determines the reducer assigned to process the key value pair.
D) The default partitioner computes the hash of the key. Hash values between specific ranges are associated with different buckets, and each bucket is assigned to a specific reducer.
E) The default partitioner implements a round robin strategy, shuffling the key value pairs to each reducer in turn. This ensures an even partition of the key space.

5. You have the following key value pairs as output from your Map task:
(The, 1)
(Fox, 1)
(Runs, 1)
(Faster, 1)
(Than, 1)
(The, 1)
(Dog, 1)
How many keys will be passed to the reducer?

A) One
B) Three
C) Six
D) Five
E) Two
F) Four

質問と回答：

質問 # 1
正解： D

質問 # 2
正解： B

質問 # 3
正解： D

質問 # 4
正解： B

質問 # 5
正解： C