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本当質問と回答の練習モード

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Apache-Hadoop-Developer試験学習資料の三つバージョンの便利性

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

1. Which one of the following statements describes a Pig bag. tuple, and map, respectively?

A) Ordered set of fields, ordered collection of tuples, ordered collection of maps
B) Ordered collection of maps, ordered collection of bags, and unordered set of key/value pairs
C) Unordered collection of maps, ordered collection of tuples, ordered set of key/value pairs
D) Unordered collection of tuples, ordered set of fields, set of key value pairs

2. When is the earliest point at which the reduce method of a given Reducer can be called?

A) As soon as at least one mapper has finished processing its input split.
B) Not until all mappers have finished processing all records.
C) As soon as a mapper has emitted at least one record.
D) It depends on the InputFormat used for the job.

3. On a cluster running MapReduce v1 (MRv1), a TaskTracker heartbeats into the JobTracker on your cluster, and alerts the JobTracker it has an open map task slot.
What determines how the JobTracker assigns each map task to a TaskTracker?

A) The amount of RAM installed on the TaskTracker node.
B) The amount of free disk space on the TaskTracker node.
C) The average system load on the TaskTracker node over the past fifteen (15) minutes.
D) The location of the InsputSplit to be processed in relation to the location of the node.
E) The number and speed of CPU cores on the TaskTracker node.

4. Examine the following Pig commands:

Which one of the following statements is true?

A) Each MapReduce task will terminate after executing for 0.2 minutes
B) A random sample of approximately 20% of the data will be output
C) The SAMPLE command generates an "unexpected symbol" error
D) The reducers will only output the first 20% of the data passed from the mappers

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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