HADOOP-PR000007試験学習資料を開発する専業チーム

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Hortonworks-Certified-Apache-Hadoop-2.0-Developer(Pig and Hive Developer)試験学習資料での高い復習効率

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HADOOP-PR000007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、HADOOP-PR000007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HADOOP-PR000007最新試験問題集を選択しましょう。

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（HADOOP-PR000007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（HADOOP-PR000007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Hortonworks　Hortonworks-Certified-Apache-Hadoop-2.0-Developer(Pig and Hive Developer)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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様々な復習資料が市場に出ていることから、多くの候補者は、どの資料が適切かを知りません。この状況を考慮に入れて、私たちはHortonworks　HADOOP-PR000007の無料ダウンロードデモを候補者に提供します。弊社のウェブサイトにアクセスしてHortonworks-Certified-Apache-Hadoop-2.0-Developer(Pig and Hive Developer)デモをダウンロードするだけで、HADOOP-PR000007試験復習問題を購入するかどうかを判断するのに役立ちます。多数の新旧の顧客の訪問が当社の能力を証明しています。私たちのHADOOP-PR000007試験の学習教材は、私たちの市場におけるファーストクラスのものであり、あなたにとっても良い選択だと確信しています。

Hortonworks-Certified-Apache-Hadoop-2.0-Developer(Pig and Hive Developer) 認定 HADOOP-PR000007 試験問題:

1. Which best describes how TextInputFormat processes input files and line breaks?

A) Input file splits may cross line breaks. A line that crosses file splits is read by the RecordReaders of
both splits containing the broken line.
B) Input file splits may cross line breaks. A line that crosses file splits is read by the RecordReader of the
split that contains the end of the broken line.
C) Input file splits may cross line breaks. A line that crosses file splits is ignored.
D) Input file splits may cross line breaks. A line that crosses file splits is read by the RecordReader of the
split that contains the beginning of the broken line.
E) The input file is split exactly at the line breaks, so each RecordReader will read a series of complete
lines.

2. Review the following data and Pig code.
M,38,95111 F,29,95060 F,45,95192 M,62,95102 F,56,95102
A = LOAD 'data' USING PigStorage('.') as (gender:Chararray, age:int,
zlp:chararray);
B = FOREACH A GENERATE age;
Which one of the following commands would save the results of B to a folder in hdfs named myoutput?

A) STORE A INTO 'myoutput' USING PigStorage(',');
B) STORE B INTO 'myoutput';
C) DUMP B INTO 'myoutput';
D) DUMP B using PigStorage('myoutput');

3. You write MapReduce job to process 100 files in HDFS. Your MapReduce algorithm uses
TextInputFormat: the mapper applies a regular expression over input values and emits key-values pairs
with the key consisting of the matching text, and the value containing the filename and byte offset.
Determine the difference between setting the number of reduces to one and settings the number of
reducers to zero.

A) With zero reducers, all instances of matching patterns are gathered together in one file on HDFS. With
one reducer, instances of matching patterns are stored in multiple files on HDFS.
B) With zero reducers, no reducer runs and the job throws an exception. With one reducer, instances of
matching patterns are stored in a single file on HDFS.
C) There is no difference in output between the two settings.
D) With zero reducers, instances of matching patterns are stored in multiple files on HDFS. With one
reducer, all instances of matching patterns are gathered together in one file on HDFS.

4. You've written a MapReduce job that will process 500 million input records and generated 500 million
key-value pairs. The data is not uniformly distributed. Your MapReduce job will create a significant
amount of intermediate data that it needs to transfer between mappers and reduces which is a potential
bottleneck. A custom implementation of which interface is most likely to reduce the amount of
intermediate data transferred across the network?

A) OutputFormat
B) WritableComparable
C) Writable
D) Combiner
E) Partitioner
F) InputFormat

5. Review the following data and Pig code:

What command to define B would produce the output (M,62,95l02) when invoking the DUMP operator on
B?

A) B= GROUP A BY (zip = = '95102' AND gender = = 'M');
B) B = JOIN A BY (gender = = 'M' AND zip = = '95102');
C) B = FILTER A BY (zip = = '95102' AND gender = = M");
D) B= FOREACH A BY (gender = = 'M' AND zip = = '95102');

質問と回答：