Hortonworks Hadoop 2.0 Certification exam for Pig and Hive Developer : Apache-Hadoop-Developer

Hortonworks Apache-Hadoop-Developer Zertifizierungsprüfungen spielen eine wichtige Rolle in der IT-Branche. Trotz der harten Wettbewerb können Sie sich auch abheben, falls Sie das Hortonworks Apache-Hadoop-Developer-Zertifikat erfolgreich erhalten. Aber es ist nicht leicht, diese Prüfung ohne Hortonworks Apache-Hadoop-Developer-Prüfungsmaterialien zu bestehen. Keine Sorge, Pass4test haben viele Hortonworks Apache-Hadoop-Developer-Prüfung Materialien entwickelt, die nützlich für die Vorbereitung der Hadoop 2.0 Certification exam for Pig and Hive Developer Prüfungen sind. Mit Hilfe der Prüfungsfragen und –antworten auf Pass4test können Sie Ihre Hortonworks Apache-Hadoop-Developer-Prüfung reibungslos bestehen.

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Hortonworks Hadoop 2.0 Certification exam for Pig and Hive Developer Apache-Hadoop-Developer Prüfungsfragen mit Lösungen:

1. In Hadoop 2.0, which one of the following statements is true about a standby NameNode?
The Standby NameNode:

A) Receives the same block reports as the active NameNode.
B) Communicates directly with the active NameNode to maintain the state of the active NameNode.
C) Runs on the same machine and shares the memory of the active NameNode.
D) Processes all client requests and block reports from the appropriate DataNodes.

2. You need to run the same job many times with minor variations. Rather than hardcoding all job configuration options in your drive code, you've decided to have your Driver subclass org.apache.hadoop.conf.Configured and implement the org.apache.hadoop.util.Tool interface.
Indentify which invocation correctly passes.mapred.job.name with a value of Example to Hadoop?

A) hadoop "mapred.job.name=Example" MyDriver input output
B) hadoop setproperty mapred.job.name=Example MyDriver input output
C) hadoop MyDrive -D mapred.job.name=Example input output
D) hadoop setproperty ("mapred.job.name=Example") MyDriver input output
E) hadoop MyDriver mapred.job.name=Example input output

3. What data does a Reducer reduce method process?

A) All data for a given value, regardless of which mapper(s) produced it.
B) All data for a given key, regardless of which mapper(s) produced it.
C) All data produced by a single mapper.
D) All the data in a single input file.

4. Which YARN component is responsible for monitoring the success or failure of a Container?

A) ResourceManager
B) ApplicationMaster
C) NodeManager
D) JobTracker

5. 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) There is no difference in output between the two settings.
B) 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.
C) 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.
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.

Fragen und Antworten: