あなたはCCD-410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CCD-410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。

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：CCD-410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。

更新されたCCD-410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CCD-410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。

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、Cloudera CCD-410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。

購入後、どれくらいCCD-410試験参考書を入手できますか？

あなたは5-10分以内にCloudera CCD-410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CCD-410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。

CCD-410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。

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

1. For each intermediate key, each reducer task can emit:

A) One final key-value pair per value associated with the key; no restrictions on the type.
B) As many final key-value pairs as desired, as long as all the keys have the same type and all the values have the same type.
C) As many final key-value pairs as desired. There are no restrictions on the types of those key-value pairs (i.e., they can be heterogeneous).
D) As many final key-value pairs as desired, but they must have the same type as the intermediate key-value pairs.
E) One final key-value pair per key; no restrictions on the type.

2. The Hadoop framework provides a mechanism for coping with machine issues such as faulty configuration or impending hardware failure. MapReduce detects that one or a number of machines are performing poorly and starts more copies of a map or reduce task. All the tasks run simultaneously and the task finish first are used. This is called:

A) IdentityReducer
B) Combine
C) Default Partitioner
D) Speculative Execution
E) IdentityMapper

3. What types of algorithms are difficult to express in MapReduce v1 (MRv1)?

A) Large-scale graph algorithms that require one-step link traversal.
B) Relational operations on large amounts of structured and semi-structured data.
C) Algorithms that require global, sharing states.
D) Algorithms that require applying the same mathematical function to large numbers of individual binary records.
E) Text analysis algorithms on large collections of unstructured text (e.g, Web crawls).

4. Your cluster's HDFS block size in 64MB. You have directory containing 100 plain text files, each of which is 100MB in size. The InputFormat for your job is TextInputFormat. Determine how many Mappers will run?

A) 100
B) 640
C) 64
D) 200

5. 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.

質問と回答：