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PDF-Version, Software-Version, APP-Version

Apache-Hadoop-Developer Zertifizierungstraining-Materialien werden in drei Formate angeboten mit gleichen Fragen und Antworten. Benutzer können durch die Probe die für sie geeignetste Version auswählen. PDF-Version von Apache-Hadoop-Developer Trainingsmaterialien ist bei vielen Kunden bekannt. Sie können mit dem Geräte die Prüfungsmaterialien lesen oder die drucken. Wenn Sie traditional studieren und Notiz machen möchten, dann ist die PDF Version von Apache-Hadoop-Developer Studienmaterialien: Hadoop 2.0 Certification exam for Pig and Hive Developer die richtige Option für Sie. Software-Version & APP-Version haben ähnliche Funktionen wie Simulierungsfunktion der realen Prüfungsszene. Im Vergleich zur APP-Version wird die Software-Version von Apache-Hadoop-Developer Zertifizierungstraining nur mit Window oder Java System verwendet. Sie können die zwei Versionen von Studienwerkzeug bequem benutzen, ohne um die Beschränkung der Zeit, Ort oder Verwendungsmale besorgt zu sein.

Höchste Bestehensquote

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Hortonworks Apache-Hadoop-Developer Prüfungsthemen:

Hortonworks Hadoop 2.0 Certification exam for Pig and Hive Developer Apache-Hadoop-Developer Prüfungsfragen mit Lösungen

Frage #1

What is a SequenceFile?

A. A SequenceFile contains a binary encoding of an arbitrary number of homogeneous writable objects.
B. A SequenceFile contains a binary encoding of an arbitrary number of heterogeneous writable objects.
C. A SequenceFile contains a binary encoding of an arbitrary number of WritableComparable objects, in sorted order.
D. A SequenceFile contains a binary encoding of an arbitrary number key-value pairs. Each key must be the same type. Each value must be same type.

Frage #2

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 the sum operation is both associative and commutative and the input and output types to the reduce method match.
B. Yes, because Java is a polymorphic object-oriented language and thus reducer code can be reused as a combiner.
C. No, because the Combiner is incompatible with a mapper which doesn't use the same data type for both the key and value.
D. No, because the Reducer and Combiner are separate interfaces.
E. No, because the sum operation in the reducer is incompatible with the operation of a Combiner.

Frage #3

Which process describes the lifecycle of a Mapper?

A. The JobTracker calls the TaskTracker's configure () method, then its map () method and finally its close () method.
B. The JobTracker spawns a new Mapper to process all records in a single file.
C. The TaskTracker spawns a new Mapper to process each key-value pair.
D. The TaskTracker spawns a new Mapper to process all records in a single input split.

Frage #4

Consider the following two relations, A and B.

A Pig JOIN statement that combined relations A by its first field and B by its second field would produce what output?

A. 2 cherry 2 cherry 3 orange 4 peach
B. 2 Jim Chris 2 3 Terry 3 4 Brian 4
C. 2 cherry Jim, Chris 3 orange Terry 4 peach Brian
D. 2 cherry Jim 2 2 cherry Chris 2 3 orange Terry 3 4 peach Brian 4

Frage #5

You write MapReduce job to process 100 files in HDFS. Your MapReduce algorithm uses TextInputFormat: the mapper applies a regular expression over input values and emits key-values 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 reduces to one and settings the number of reducers to zero.

A. 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.
B. With zero reducers, all instances of matching patterns are gathered together in one file on HDFS. With one reducer, instances of matching patterns are 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. There is no difference in output between the two settings.

Fragen und Antworten: