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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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弊社のCloudera CCD-410を利用すれば試験に合格できます
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Cloudera Certified Developer for Apache Hadoop (CCDH) 認定 CCD-410 試験問題:
1. You want to count the number of occurrences for each unique word in the supplied input data. You've decided to implement this by having your mapper tokenize each word and emit a literal value 1, and then have your reducer increment a counter for each literal 1 it receives. After successful implementing this, it occurs to you that you could optimize this by specifying a combiner. Will you be able to reuse your existing Reduces as your combiner in this case and why or why not?
A) Yes, because Java is a polymorphic object-oriented language and thus reducer code can be reused as a combiner.
B) No, because the Combiner is incompatible with a mapper which doesn't use the same data type for both the key and value.
C) No, because the Reducer and Combiner are separate interfaces.
D) Yes, because the sum operation is both associative and commutative and the input and output types to the reduce method match.
E) No, because the sum operation in the reducer is incompatible with the operation of a Combiner.
2. You need to perform statistical analysis in your MapReduce job and would like to call methods in the Apache Commons Math library, which is distributed as a 1.3 megabyte Java archive (JAR) file. Which is the best way to make this library available to your MapReducer job at runtime?
A) Have your system administrator place the JAR file on a Web server accessible to all cluster nodes and then set the HTTP_JAR_URL environment variable to its location.
B) Package your code and the Apache Commands Math library into a zip file named JobJar.zip
C) When submitting the job on the command line, specify the -libjars option followed by the JAR file path.
D) Have your system administrator copy the JAR to all nodes in the cluster and set its location in the HADOOP_CLASSPATH environment variable before you submit your job.
3. Workflows expressed in Oozie can contain:
A) Sequences of MapReduce job only; on Pig on Hive tasks or jobs. These MapReduce sequences can be combined with forks and path joins.
B) Iterntive repetition of MapReduce jobs until a desired answer or state is reached.
C) Sequences of MapReduce and Pig. These sequences can be combined with other actions including forks, decision points, and path joins.
D) Sequences of MapReduce and Pig jobs. These are limited to linear sequences of actions with exception handlers but no forks.
4. You need to move a file titled "weblogs" into HDFS. When you try to copy the file, you can't. You know you have ample space on your DataNodes. Which action should you take to relieve this situation and store more files in HDFS?
A) Decrease the block size on all current files in HDFS.
B) Increase the block size on your remaining files.
C) Decrease the block size on your remaining files.
D) Increase the block size on all current files in HDFS.
E) Increase the number of disks (or size) for the NameNode.
F) Increase the amount of memory for the NameNode.
5. All keys used for intermediate output from mappers must:
A) Override isSplitable.
B) Be a subclass of FileInputFormat.
C) Implement a comparator for speedy sorting.
D) Implement a splittable compression algorithm.
E) Implement WritableComparable.
質問と回答：
| 質問 # 1 正解： D | 質問 # 2 正解： C | 質問 # 3 正解： C | 質問 # 4 正解： C | 質問 # 5 正解： E |
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