Cloudera CCD-410 問題集

弊社は無料Cloudera CCD-410サンプルを提供します

お客様は問題集を購入する時、問題集の質量を心配するかもしれませんが、我々はこのことを解決するために、お客様に無料CCD-410サンプルを提供いたします。そうすると、お客様は購入する前にサンプルをダウンロードしてやってみることができます。君はこのCCD-410問題集は自分に適するかどうか判断して購入を決めることができます。

CCD-410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。

TopExamは君にCCD-410の問題集を提供して、あなたの試験への復習にヘルプを提供して、君に難しい専門知識を楽に勉強させます。TopExamは君の試験への合格を期待しています。

安全的な支払方式を利用しています

Credit Cardは今まで全世界の一番安全の支払方式です。少数の手続きの費用かかる必要がありますとはいえ、保障があります。お客様の利益を保障するために、弊社のCCD-410問題集は全部Credit Cardで支払われることができます。

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。

一年間の無料更新サービスを提供します

君が弊社のCloudera CCD-410をご購入になってから、我々の承諾する一年間の更新サービスが無料で得られています。弊社の専門家たちは毎日更新状態を検査していますから、この一年間、更新されたら、弊社は更新されたCloudera CCD-410をお客様のメールアドレスにお送りいたします。だから、お客様はいつもタイムリーに更新の通知を受けることができます。我々は購入した一年間でお客様がずっと最新版のCloudera CCD-410を持っていることを保証します。

弊社は失敗したら全額で返金することを承諾します

我々は弊社のCCD-410問題集に自信を持っていますから、試験に失敗したら返金する承諾をします。我々のCloudera CCD-410を利用して君は試験に合格できると信じています。もし試験に失敗したら、我々は君の支払ったお金を君に全額で返して、君の試験の失敗する経済損失を減少します。

弊社のCloudera CCD-410を利用すれば試験に合格できます

弊社のCloudera CCD-410は専門家たちが長年の経験を通して最新のシラバスに従って研究し出した勉強資料です。弊社はCCD-410問題集の質問と答えが間違いないのを保証いたします。

この問題集は過去のデータから分析して作成されて、カバー率が高くて、受験者としてのあなたを助けて時間とお金を節約して試験に合格する通過率を高めます。我々の問題集は的中率が高くて、100％の合格率を保証します。我々の高質量のCloudera CCD-410を利用すれば、君は一回で試験に合格できます。

Cloudera Certified Developer for Apache Hadoop (CCDH) 認定 CCD-410 試験問題:

1. You wrote a map function that throws a runtime exception when it encounters a control character in input data. The input supplied to your mapper contains twelve such characters totals, spread across five file splits. The first four file splits each have two control characters and the last split has four control characters.
Indentify the number of failed task attempts you can expect when you run the job with mapred.max.map.attempts set to 4:

A) You will have twelve failed task attempts
B) You will have twenty failed task attempts
C) You will have five failed task attempts
D) You will have forty-eight failed task attempts
E) You will have seventeen failed task attempts

2. MapReduce v2 (MRv2/YARN) is designed to address which two issues?

A) HDFS latency.
B) Reduce complexity of the MapReduce APIs.
C) Resource pressure on the JobTracker.
D) Standardize on a single MapReduce API.
E) Ability to run frameworks other than MapReduce, such as MPI.
F) Single point of failure in the NameNode.

3. You have just executed a MapReduce job. Where is intermediate data written to after being emitted from the Mapper's map method?

A) Intermediate data in streamed across the network from Mapper to the Reduce and is never written to disk.
B) Into in-memory buffers on the TaskTracker node running the Reducer that spill over and are written into HDFS.
C) Into in-memory buffers on the TaskTracker node running the Mapper that spill over and are written into HDFS.
D) Into in-memory buffers that spill over to the local file system (outside HDFS) of the TaskTracker node running the Reducer
E) Into in-memory buffers that spill over to the local file system of the TaskTracker node running the Mapper.

4. To process input key-value pairs, your mapper needs to lead a 512 MB data file in memory. What is the best way to accomplish this?

A) Serialize the data file, insert in it the JobConf object, and read the data into memory in the configure method of the mapper.
B) Place the data file in the DataCache and read the data into memory in the configure method of the mapper.
C) Place the data file in the DistributedCache and read the data into memory in the map method of the mapper.
D) Place the data file in the DistributedCache and read the data into memory in the configure method of the mapper.

5. Indentify the utility that allows you to create and run MapReduce jobs with any executable or script as the mapper and/or the reducer?

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

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