あなたのテストエンジンはどのように実行しますか？

あなたのPCにダウンロードしてインストールすると、Hortonworks Apache-Hadoop-Developerテスト問題を練習し、'練習試験'と '仮想試験'2つの異なるオプションを使用してあなたの質問と回答を確認することができます。
仮想試験 - 時間制限付きに試験問題で自分自身をテストします。
練習試験 - 試験問題を1つ1つレビューし、正解をビューします。

更新されたApache-Hadoop-Developer試験参考書を得ることができ、取得方法？

はい、購入後に1年間の無料アップデートを享受できます。更新があれば、私たちのシステムは更新されたApache-Hadoop-Developer試験参考書をあなたのメールボックスに自動的に送ります。

Tech4Examはどんな試験参考書を提供していますか？

テストエンジン：Apache-Hadoop-Developer試験試験エンジンは、あなた自身のデバイスにダウンロードして運行できます。インタラクティブでシミュレートされた環境でテストを行います。
PDF（テストエンジンのコピー）：内容はテストエンジンと同じで、印刷をサポートしています。

あなたはApache-Hadoop-Developer試験参考書の更新をどのぐらいでリリースしていますか？

すべての試験参考書は常に更新されますが、固定日付には更新されません。弊社の専門チームは、試験のアップデートに十分の注意を払い、彼らは常にそれに応じてApache-Hadoop-Developer試験内容をアップグレードします。

返金するポリシーはありますか？ 失敗した場合、どうすれば返金できますか？

はい。弊社はあなたが我々の練習問題を使用して試験に合格しないと全額返金を保証します。返金プロセスは非常に簡単です：購入日から60日以内に不合格成績書を弊社に送っていいです。弊社は成績書を確認した後で、返金を行います。お金は７日以内に支払い口座に戻ります。

割引はありますか？

我々社は顧客にいくつかの割引を提供します。 特恵には制限はありません。 弊社のサイトで定期的にチェックしてクーポンを入手することができます。

Apache-Hadoop-Developerテストエンジンはどのシステムに適用しますか？

オンラインテストエンジンは、WEBブラウザをベースとしたソフトウェアなので、Windows / Mac / Android / iOSなどをサポートできます。どんな電設備でも使用でき、自己ペースで練習できます。オンラインテストエンジンはオフラインの練習をサポートしていますが、前提条件は初めてインターネットで実行することです。
ソフトテストエンジンは、Java環境で運行するWindowsシステムに適用して、複数のコンピュータにインストールすることができます。
PDF版は、Adobe ReaderやFoxit Reader、Google Docsなどの読書ツールに読むことができます。

購入後、どれくらいApache-Hadoop-Developer試験参考書を入手できますか？

あなたは5-10分以内にHortonworks Apache-Hadoop-Developer試験参考書を付くメールを受信します。そして即時ダウンロードして勉強します。購入後にApache-Hadoop-Developer試験参考書を入手しないなら、すぐにメールでお問い合わせください。

Hortonworks Hadoop 2.0 Certification exam for Pig and Hive Developer 認定 Apache-Hadoop-Developer 試験問題:

1. Determine which best describes when the reduce method is first called in a MapReduce job?

A) Reduce methods and map methods all start at the beginning of a job, in order to provide optimal performance for map-only or reduce-only jobs.
B) Reducers start copying intermediate key-value pairs from each Mapper as soon as it has completed. The reduce method is called only after all intermediate data has been copied and sorted.
C) Reducers start copying intermediate key-value pairs from each Mapper as soon as it has completed. The programmer can configure in the job what percentage of the intermediate data should arrive before the reduce method begins.
D) Reducers start copying intermediate key-value pairs from each Mapper as soon as it has completed. The reduce method is called as soon as the intermediate key-value pairs start to arrive.

2. What is the disadvantage of using multiple reducers with the default HashPartitioner and distributing your workload across you cluster?

A) You will longer be able to take advantage of a Combiner.
B) There are no concerns with this approach. It is always advisable to use multiple reduces.
C) You will not be able to compress the intermediate data.
D) By using multiple reducers with the default HashPartitioner, output files may not be in globally sorted order.

3. All keys used for intermediate output from mappers must:

A) Be a subclass of FileInputFormat.
B) Override isSplitable.
C) Implement a comparator for speedy sorting.
D) Implement a splittable compression algorithm.
E) Implement WritableComparable.

4. 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) There is no difference in output between the two settings.
B) 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.
C) 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.
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.

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

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