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IBM Mastery 000-N32

000-N32

Exam Code: 000-N32

Prüfungsname: IBM Big Data Fundamentals Technical Mastery Test v1

Aktulisiert: 05-08-2026

Nummer: 34 Q&As

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IBM 000-N32 Prüfungsthemen:

AbschnittZiele
Big-Data-Konzepte- Definition und Merkmale von Big Data
- 3Vs / 5Vs von Big Data (Datenmenge, Verarbeitungsgeschwindigkeit, Datenvielfalt usw.)
Datenspeicherung und -verwaltung- HDFS und verteilte Speichersysteme
- NoSQL-Datenbanken
Big-Data-Analytik- Methoden der Datenverarbeitung und -analyse
- Anwendungsfälle und betriebliche Einsatzmöglichkeiten
Big-Data-Architektur- Datenaufnahme und Verarbeitungsabläufe
- Konzepte des verteilten Rechnens
Big-Data-Technologien- Grundlagen von Spark
- Überblick über das Hadoop-Ökosystem
- MapReduce und verteilte Verarbeitung

IBM Big Data Fundamentals Technical Mastery Test v1 000-N32 Prüfungsfragen mit Lösungen

1. Which of the following options is CORRECT regarding InfoSphere Data Explorer?s annotators?

A) InfoSphere Data Explorer?s annotators is an add-on feature capable of handling of a variety of
data formats and types, including structured,
semi-structured and unstructured, as well as the special demands of rich media and transactional
data.
B) InfoSphere Data Explorer?s annotators allow users to create groups of search results.
C) InfoSphere Data Explorer?s annotators allow users to save results in a private/public folder for
later review or sharing.
D) InfoSphere Data Explorer?s annotators allow users to interact with search results by providing
feedback about the result's value, and by
adding useful information and communication with other users.


2. Which of the following compression algorithms is used by InfoSphere BigInsights to provide an additional compression option over the ones that come with the base Hadoop distribution?

A) gzip.
B) brzip.
C) lzo.
D) lza.


3. What are the ?4 Vs? that characterize IBM?s Big Data initiative?

A) Veracity, Variety, Volume, Velocity
B) Velocity, Volatility, Variety, Veracity
C) Volume, Volatility, Velocity, Variety
D) Variety, Versions, Velocity, Volatility


4. What is the difference between Hadoop?s MapReduce and IBM?s Adaptive MapReduce feature available in InfoSphere BigInsights?

A) Hadoop?s MapReduce is optimized for operating on large files, while IBM?s Adaptive MapReduce is configurable to operate optimized on large or small files or splits.
B) Hadoop?s MapReduce is optimized for operating on small partitioned tables stored in the HBase component, while IBM?s Adaptive MapReduce is optimized for operating on large partitioned files.
C) Hadoop?s MapReduce is optimized for operating on small files or splits, while IBM?s Adaptive MapReduce is optimized for operating on large partitioned files.
D) Hadoop?s MapReduce is optimized for operating on small files or splits, while IBM?s Adaptive MapReduce is optimized for operating on large files stored in individual blocks.


Fragen und Antworten:

1. Frage
Antwort: D
2. Frage
Antwort: C
3. Frage
Antwort: A
4. Frage
Antwort: A

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