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Beste Qualität
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Auf die schnellste Weise zu lernen
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Benutzerfreundliche Funktionen
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Cloudera CCD-410 Prüfungsthemen:
| Abschnitt | Ziele |
|---|---|
| Thema 1: Das Hadoop-Ökosystem | - Integration mit Komponenten des Ökosystems
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| Thema 2: Grundlagen von MapReduce | - Architektur und Ausführungsmodell von MapReduce
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| Thema 3: Optimierung und erweiterte Funktionen | - Leistungsoptimierung
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| Thema 4: Datenverarbeitung mit Hadoop | - Arbeiten mit HDFS
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| Thema 5: Programmierung mit MapReduce | - Anwendungsentwicklung
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Cloudera Certified Developer for Apache Hadoop (CCDH) CCD-410 Prüfungsfragen mit Lösungen
Frage #1
Which describes how a client reads a file from HDFS?
A. The client queries all DataNodes in parallel. The DataNode that contains the requested data responds directly to the client. The client reads the data directly off the DataNode.
B. The client queries the NameNode for the block location(s). The NameNode returns the block location(s) to the client. The client reads the data directory off the DataNode(s).
C. The client contacts the NameNode for the block location(s). The NameNode then queries the DataNodes for block locations. The DataNodes respond to the NameNode, and the NameNode redirects the client to the DataNode that holds the requested data block(s). The client then reads the data directly off the DataNode.
D. The client contacts the NameNode for the block location(s). The NameNode contacts the DataNode that holds the requested data block. Data is transferred from the DataNode to the NameNode, and then from the NameNode to the client.
Frage #2
You have just executed a MapReduce job. Where is intermediate data written to after being emitted from the Mapper's map method?
A. Into in-memory buffers on the TaskTracker node running the Mapper that spill over and are written into HDFS.
B. Intermediate data in streamed across the network from Mapper to the Reduce and is never written to disk.
C. Into in-memory buffers that spill over to the local file system of the TaskTracker node running the Mapper.
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 on the TaskTracker node running the Reducer that spill over and are written into HDFS.
Frage #3
In the reducer, the MapReduce API provides you with an iterator over Writable values. What does calling the next () method return?
A. It returns a reference to the same Writable object if the next value is the same as the previous value, or a new Writable object otherwise.
B. It returns a reference to a Writable object. The API leaves unspecified whether this is a reused object or a new object.
C. It returns a reference to a Writable object from an object pool.
D. It returns a reference to a different Writable object time.
E. It returns a reference to the same Writable object each time, but populated with different data.
Frage #4
Identify the MapReduce v2 (MRv2 / YARN) daemon responsible for launching application containers and monitoring application resource usage?
A. JobTracker
B. ResourceManager
C. ApplicationMasterService
D. NodeManager
E. TaskTracker
F. ApplicationMaster
Frage #5
Assuming default settings, which best describes the order of data provided to a reducer's reduce method:
A. The keys given to a reducer are in sorted order but the values associated with each key are in no predictable order
B. Neither keys nor values are in any predictable order.
C. The keys given to a reducer aren't in a predictable order, but the values associated with those keys always are.
D. Both the keys and values passed to a reducer always appear in sorted order.
Fragen und Antworten:
| Frage #1 Antwort: B | Frage #2 Antwort: C | Frage #3 Antwort: E | Frage #4 Antwort: D | Frage #5 Antwort: A |







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