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Cloudera Certified Developer for Apache Hadoop 認定 CCD-333 試験問題:
1. You need to create a job that does frequency analysis on input data. You will do this by writing a Mapper that uses TextInputForma and splits each value (a line of text from an input file) into individual characters. For each one of these characters, you will emit the character as a key and as IntWritable as the value. Since this will produce proportionally more intermediate data than input data, which resources could you expect to be likely bottlenecks?
A) Processor and disk I/O
B) Disk I/O and network I/O
C) Processor and RAM
D) Processor and network I/O
2. In the standard word count MapReduce algorithm, why might using a combiner reduce the overall Job running time?
A) Because combiners perform local aggregation of word counts, thereby reducing the number of key-value pairs that need to be snuff let across the network to the reducers.
B) Because combiners perform local aggregation of word counts, thereby reducing the number of mappers that need to run.
C) Because combiners perform local aggregation of word counts, thereby allowing the mappers to process input data faster.
D) Because combiners perform local aggregation of word counts, and then transfer that data to reducers without writing the intermediate data to disk.
3. Combiners Increase the efficiency of a MapReduce program because:
A) They aggregate intermediate map output locally on each individual machine and therefore reduce the amount of data that needs to be shuffled across the network to the reducers.
B) They aggregate intermediate map output horn a small number of nearby (i.e., rack-local) machines and therefore reduce the amount of data that needs to be shuffled across the network to the reducers.
C) They provide a mechanism for different mappers to communicate with each Other, thereby reducing synchronization overhead.
D) They provide an optimization and reduce the total number of computations that are needed to execute an algorithm by a factor of n, where is the number of reducer.
4. You write a MapReduce job to process 100 files in HDFS. Your MapReduce algorithm uses TextInputFormat and the IdentityReducer: the mapper applies a regular expression over input values and emits key-value pairs with the key consisting of the matching text, and the value containing the filename and byte offset. Determine the difference between setting the number of reducers to zero.
A) There is no difference in output between the two settings.
B) With zero reducers, all instances of matching patterns are gathered together in one file on HDFS. With one reducer, instances of matching patterns stored in multiple files on HDFS.
C) With zero reducers, instances of matching patterns are stored in multiple files on HDFS. With one reducer, all instances of matching patterns are gathered together in one file on HDFS.
D) With zero reducers, no reducer runs and the job throws an exception. With one reducer, instances of matching patterns are stored in a single file on HDFS.
5. 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.
質問と回答：
| 質問 # 1 正解： A | 質問 # 2 正解： C | 質問 # 3 正解： A | 質問 # 4 正解： C | 質問 # 5 正解： C |
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