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弊社のCloudera CCD-333を利用すれば試験に合格できます
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安全的な支払方式を利用しています
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領収書について：社名入りの領収書が必要な場合、メールで社名に記入していただき送信してください。弊社はPDF版の領収書を提供いたします。
弊社は無料Cloudera CCD-333サンプルを提供します
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CCD-333試験ツール：あなたの訓練に便利をもたらすために、あなたは自分のペースによって複数のパソコンで設置できます。
弊社は失敗したら全額で返金することを承諾します
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Cloudera Certified Developer for Apache Hadoop 認定 CCD-333 試験問題:
1. Your Custer's HOFS block size is 64MB. You have a directory containing 100 plain text files, each of which Is 100MB in size. The InputFormat for your job is TextInputFormat. How many Mappers will run?
A) 640
B) 200
C) 64
D) 100
2. 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.
3. Which MapReduce daemon runs on each slave node and participates in job execution?
A) TaskTracker
B) NameNode
C) Secondary NameNode
D) JobTracker
4. In a MapReduce job, you want each of you input files processed by a single map task. How do you configure a MapReduce job so that a single map task processes each input file regardless of how many blocks the input file occupies?
A) Write a custom FileInputFormat and override the method isSplittable to always return false.
B) Increase the parameter that controls minimum split size in the job configuration.
C) Set the number of mappers equal to the number of input files you want to process.
D) Write a custom MapRunner that iterates over all key-value pairs in the entire file.
5. 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.
質問と回答：
| 質問 # 1 正解： B | 質問 # 2 正解： C | 質問 # 3 正解： A | 質問 # 4 正解： A | 質問 # 5 正解： B |
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