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Tech4Examはどんな学習資料を提供していますか？

現代技術は人々の生活と働きの仕方を革新します（CCA-505試験学習資料）。 広く普及しているオンラインシステムとプラットフォームは最近の現象となり、IT業界は最も見通しがある業界（CCA-505試験認定）となっています。 企業や機関では、候補者に優れた教育の背景が必要であるという事実にもかかわらず、プロフェッショナル認定のようなその他の要件があります。それを考慮すると、適切なCloudera　Cloudera Certified Administrator for Apache Hadoop (CCAH) CDH5 Upgrade Exam試験認定は候補者が高給と昇進を得られるのを助けます。

CCA-505試験学習資料を開発する専業チーム

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CCA-505試験認定を取られるメリット

ほとんどの企業では従業員が専門試験の認定資格を取得する必要があるため、CCA-505試験の認定資格がどれほど重要であるかわかります。テストに合格すれば、昇進のチャンスとより高い給料を得ることができます。あなたのプロフェッショナルな能力が権威によって認められると、それはあなたが急速に発展している情報技術に優れていることを意味し、上司や大学から注目を受けます。より明るい未来とより良い生活のために私たちの信頼性の高いCCA-505最新試験問題集を選択しましょう。

Cloudera Certified Administrator for Apache Hadoop (CCAH) CDH5 Upgrade Exam試験学習資料での高い復習効率

ほとんどの候補者にとって、特にオフィスワーカー、CCA-505試験の準備は、多くの時間とエネルギーを必要とする難しい作業です。だから、適切なCCA-505試験資料を選択することは、CCA-505試験にうまく合格するのに重要です。高い正確率があるCCA-505有効学習資料によって、候補者はCloudera Certified Administrator for Apache Hadoop (CCAH) CDH5 Upgrade Exam試験のキーポイントを捉え、試験の内容を熟知します。あなたは約2日の時間をかけて我々のCCA-505試験学習資料を練習し、CCA-505試験に簡単でパスします。

Cloudera Certified Administrator for Apache Hadoop (CCAH) CDH5 Upgrade 認定 CCA-505 試験問題:

1. Which two are Features of Hadoop's rack topology?

A) Rack location is considered in the HDFS block placement policy
B) HDFS is rack aware but MapReduce daemons are not
C) Configuration of rack awareness is accomplished using a configuration file. You cannot use a rack topology script.
D) Hadoop gives preference to Intra rack data transfer in order to conserve bandwidth
E) Even for small clusters on a single rack, configuring rack awareness will improve performance.

2. You are migrating a cluster from MapReduce version 1 (MRv1) to MapReduce version2 (MRv2) on YARN. To want to maintain your MRv1 TaskTracker slot capacities when you migrate. What should you do?

A) Configure yarn.applicationmaster.resource.memory-mb and yarn.applicationmaster.cpuvcores so that ApplicationMaster container allocations match the capacity you require.
B) Configure mapred.tasktracker.map.tasks.maximum and mapred.tasktracker.reduce.tasks.maximum ub yarn.site.xml to match your cluster's configured capacity set by yarn.scheduler.minimum-allocation
C) You don't need to configure or balance these properties in YARN as YARN dynamically balances resource management capabilities on your cluster
D) Configure yarn.nodemanager.resource.memory-mb and yarn.nodemanager.resource.cpu-vcores to match the capacity you require under YARN for each NodeManager

3. You have a cluster running with the Fair Scheduler enabled. There are currently no jobs running on the cluster, and you submit a job A, so that only job A is running on the cluster. A while later, you submit Job B.
now job A and Job B are running on the cluster at the same time. How will the Fair Scheduler handle these two jobs?

A) When job A gets submitted, it doesn't consume all the task slots
B) When job B gets submitted, it will get assigned tasks, while Job A continue to run with fewer tasks.
C) When job B gets submitted, Job A has to finish first, before job B can scheduled
D) When job A gets submitted, it consumes all the tasks slots.

4. Your Hadoop cluster contains nodes in three racks. You have NOT configured the dfs.hosts property in the NameNode's configuration file. What results?

A) No new nodes can be added to the cluster until you specify them in the dfs.hosts file
B) The NameNode will update the dfs.hosts property to include machine running DataNode daemon on the next NameNode reboot or with the command dfsadmin -refreshNodes
C) Presented with a blank dfs.hosts property, the NameNode will permit DatNode specified in mapred.hosts to join the cluster
D) Any machine running the DataNode daemon can immediately join the cluster

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