Cloudera CCD-333

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ここまでになるまだ不安がありましたら、JPshikenを利用する前に、一部の問題と解答を無料にダウンロードしてみることもできます。

一言で言えば、JPshikenのCCD-333試験トレーニング資料はあなたの成功への第一歩です。この資料を持っていたら、CCD-333認定試験に合格することができるようになります。あなたは新しい旅を始めることができ、人生の輝かしい実績を実現することができます。JPshikenを選ぶのは、成功を選ぶということになります。

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Cloudera Certified Developer for Apache Hadoop 認定 CCD-333 試験問題:

1. Which two of the following are valid statements? (Choose two)

A) HDFS has the Characteristic of supporting a "write once, read many" data access model.
B) HDFS is a distributed file system that replaces ext3 or ext4 on Linux nodes in a Hadoop cluster.
C) HDFS is a distributed file system that runs on top of native OS filesystems and is well suited to storage of very large data sets.
D) HDFS is optimized for storing a large number of files smaller than the HDFS block size.

2. Your Custer's HOFS block size is 64MB. You have a directory containing 100 plain text files, each of which Is 100MB in size. The InputFormat for your job is TextInputFormat. How many Mappers will run?

A) 200
B) 640
C) 64
D) 100

3. In a MapReduce job, you want each of you input files processed by a single map task. How do you configure a MapReduce job so that a single map task processes each input file regardless of how many blocks the input file occupies?

A) Write a custom FileInputFormat and override the method isSplittable to always return false.
B) Set the number of mappers equal to the number of input files you want to process.
C) Increase the parameter that controls minimum split size in the job configuration.
D) Write a custom MapRunner that iterates over all key-value pairs in the entire file.

4. You have a large dataset of key-value pairs, where the keys are strings, and the values are integers. For each unique key, you want to identify the largest integer. In writing a MapReduce program to accomplish this, can you take advantage of a combiner?

A) No, a combiner would not be useful in this case.
B) Yes, but the number of unique keys must be known in advance.
C) Yes.
D) Yes, as long as all the keys fit into memory on each node.
E) Yes, as long as all the integer values that share the same key fit into memory on each node.

5. For each intermediate key, each reducer task can emit:

A) As many final key value pairs as desired. There are no restrictions on the types of those key-value pairs (i.e., they can be heterogeneous)
B) One final key value pair per key; no restrictions on the type.
C) As many final key-value pairs as desired, as long as all the keys have the same type and all the values have the same type.
D) One final key-value pair per value associated with the key; no restrictions on the type.
E) As many final key-value pairs as desired, but they must have the same type as the intermediate key-value pairs.

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