現代IT業界の急速な発展、より多くの労働者、卒業生やIT専攻の他の人々は、昇進や高給などのチャンスを増やすために、プロのH13-723試験認定を受ける必要があります。 試験に合格させる高品質のHCIP-Big Data Developer V1.0試験模擬pdf版があなたにとって最良の選択です。私たちのHCIP-Big Data Developer V1.0テストトピック試験では、あなたは簡単にH13-723試験に合格し、私たちのHCIP-Big Data Developer V1.0試験資料から多くのメリットを享受します。

H13-723試験学習資料の三つバージョンの便利性

私たちの候補者はほとんどがオフィスワーカーです。あなたはHCIP-Big Data Developer V1.0試験の準備にあまり時間がかからないことを理解しています。したがって、異なるバージョンのH13-723試験トピック問題をあなたに提供します。読んで簡単に印刷するには、PDFバージョンを選択して、メモを取るのは簡単です。 もしあなたがHCIP-Big Data Developer V1.0の真のテスト環境に慣れるには、ソフト（PCテストエンジン）バージョンが最適です。そして最後のバージョン、H13-723テストオンラインエンジンはどの電子機器でも使用でき、ほとんどの機能はソフトバージョンと同じです。HCIP-Big Data Developer V1.0試験勉強練習の3つのバージョンの柔軟性と機動性により、いつでもどこでも候補者が学習できます。私たちの候補者にとって選択は自由でそれは時間のロースを減少します。

本当質問と回答の練習モード

現代技術のおかげで、オンラインで学ぶことで人々はより広い範囲の知識（H13-723有効な練習問題集）を知られるように、人々は電子機器の利便性に慣れてきました。このため、私たちはあなたの記憶能力を効果的かつ適切に高めるという目標をどのように達成するかに焦点を当てます。したがって、Huawei Other Certification　H13-723練習問題と答えが最も効果的です。あなたはこのHCIP-Big Data Developer V1.0有用な試験参考書でコア知識を覚えていて、練習中にHCIP-Big Data Developer V1.0試験の内容も熟知されます。これは時間を節約し、効率的です。

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信頼できるアフターサービス

私たちのH13-723試験学習資料で試験準備は簡単ですが、使用中に問題が発生する可能性があります。H13-723 pdf版問題集に関する問題がある場合は、私たちに電子メールを送って、私たちの助けを求めることができます。たあなたが新旧の顧客であっても、私たちはできるだけ早くお客様のお手伝いをさせて頂きます。候補者がHCIP-Big Data Developer V1.0試験に合格する手助けをしている私たちのコミットメントは、当業界において大きな名声を獲得しています。一週24時間のサービスは弊社の態度を示しています。私たちは候補者の利益を考慮し、我々のH13-723有用テスト参考書はあなたのH13-723試験合格に最良の方法であることを保証します。

要するに、プロのH13-723試験認定はあなた自身を計る最も効率的な方法であり、企業は教育の背景だけでなく、あなたの職業スキルによって従業員を採用することを指摘すると思います。世界中の技術革新によって、あなたをより強くする重要な方法はHCIP-Big Data Developer V1.0試験認定を受けることです。だから、私たちの信頼できる高品質のHuawei Other Certification有効練習問題集を選ぶと、H13-723試験に合格し、より明るい未来を受け入れるのを助けます。

Huawei HCIP-Big Data Developer V1.0 認定 H13-723 試験問題:

1. In FusionInsight HD, regarding Hive's data loading function (importing data through Hive's LOAD command), what is wrong in the following description?

A) It can be directly loaded to the hive table from the local hard disk of the node where HiveServer is located
B) It can be loaded directly to the hive table from HDFS
C) It can be directly loaded to the hive table from the local hard disk of the node where the client is located
D) Hive's data loading process will not parse the specific file content, mainly the process of file transfer

2. In FusionInsight HD, what are the data distribution methods belonging to Streaming? (multiple choice)

A) Direct Grouping
B) Shuffle Grouping
C) Field Grouping
D) Local Grouping

3. There are the following business scenarios: the user's online log files have been stored on HDFS, and the log file content format is: each online record has three fields, namely name, gender, and online time, separated by "," between the fields; All female netizens who spend more than two hours online are required to print out.
Which of the following code fragments can achieve the above business scenarios? (multiple choice)

A) sc.textFile( " /data/file/path " .map(_.split( " , " ).map(p => Femalelnfo(p(0), p(1), p (2) .trim.tolnt)).toDF.registerTempTable("FemalelnfoTable") sqlContext.sql("select name,sum(stayTime) as stayTime from FemalelnfoTable where gender = ' Female '" ).filter( " stayTime >= 120 " ).collect().foreach(println)
B) sc.textFile( " /data/file/path " .map(_.split( " , " ).map(p => Femalelnfo(p(0), p(1), p (2) .trim.tolnt)).toDF.registerTempTable("FemalelnfoTable") sqlContext.sql("select name,sum(stayTime) as stayTime from FemalelnfoTable where gender = ' Female ' group by name " ).filter( " stayTime >= 120 " ).collect().foreach(println)
C) val text = sc.textFile("/data/file/path") val data = text.filter(_.contains("female")) val femaleData:RDD[(String,Int)] = data.map{Iine => val t = line.split( ' , ' ) (t(0),t(2).tolnt) }.reduceByKey(_ + _) val result = femaleData.filter(line => line._2> 120) result.collect().map(x => x._1 + ' , ' + x._2).foreach(println)
D) val text = sc.textFile("/data/file/path") val data = text.filter(_.contains("female")) val femaleData:RDD[(String,Int)] = data.map{Iine => val t = line.split( ' , ' ) (t(0),t(2).tolnt) }. val result = femaleData.filter(line => line._2> 120) result.collect().map(x => x._1 + ' , ' + x._2).foreach(println)

4. In FusionInsight HD, where can I view the running results of the MapReduce application?

A) Loader web interface
B) Solr web interface
C) Yarn web interface
D) FusionInsight Manager web interface

5. In FusionInsight HD, assuming a topology, spout concurrency is set to 3, bolt1 concurrency is 2, bolt2 concurrency is 3, and the number of workers is 2, then how are bolt1's executors distributed among workers?

A) Two workers each distribute one
B) Two workers are distributed
C) One of the two workers is distributed to two
D) There is no fixed pattern

質問と回答：