CCD-410試験認定を取られるメリット

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Cloudera Certified Developer for Apache Hadoop (CCDH)試験学習資料での高い復習効率

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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（CCD-410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（CCD-410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 Developer for Apache Hadoop (CCDH)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。

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

1. You are developing a MapReduce job for sales reporting. The mapper will process input keys representing the year (IntWritable) and input values representing product indentifies (Text).
Indentify what determines the data types used by the Mapper for a given job.

A) The InputFormat used by the job determines the mapper's input key and value types.
B) The data types specified in HADOOP_MAP_DATATYPES environment variable
C) The key and value types specified in the JobConf.setMapInputKeyClass and JobConf.setMapInputValuesClass methods
D) The mapper-specification.xml file submitted with the job determine the mapper's input key and value types.

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. You need to create a job that does frequency analysis on input data. You will do this by writing a Mapper that uses TextInputFormat and splits each value (a line of text from an input file) into individual characters. For each one of these characters, you will emit the character as a key and an InputWritable as the value. As this will produce proportionally more intermediate data than input data, which two resources should you expect to be bottlenecks?

A) Processor and disk I/O
B) Processor and RAM
C) Disk I/O and network I/O
D) Processor and network I/O

4. Can you use MapReduce to perform a relational join on two large tables sharing a key? Assume that the two tables are formatted as comma-separated files in HDFS.

A) Yes, but only if one of the tables fits into memory
B) No, but it can be done with either Pig or Hive.
C) No, MapReduce cannot perform relational operations.
D) Yes.
E) Yes, so long as both tables fit into memory.

5. When can a reduce class also serve as a combiner without affecting the output of a MapReduce program?

A) Always. Code can be reused in Java since it is a polymorphic object-oriented programming language.
B) When the signature of the reduce method matches the signature of the combine method.
C) When the types of the reduce operation's input key and input value match the types of the reducer's output key and output value and when the reduce operation is both communicative and associative.
D) Always. The point of a combiner is to serve as a mini-reducer directly after the map phase to increase performance.
E) Never. Combiners and reducers must be implemented separately because they serve different purposes.

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