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덤프는 세가지 버전으로 되어있음

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최신 HCAHD Apache-Hadoop-Developer 무료샘플문제:

1. MapReduce v2 (MRv2/YARN) is designed to address which two issues?

A) HDFS latency.
B) Reduce complexity of the MapReduce APIs.
C) Ability to run frameworks other than MapReduce, such as MPI.
D) Single point of failure in the NameNode.
E) Resource pressure on the JobTracker.
F) Standardize on a single MapReduce API.

2. A NameNode in Hadoop 2.0 manages ______________.

A) Two namespaces: an active namespace and a backup namespace
B) No namespaces
C) A single namespace
D) An arbitrary number of namespaces

3. Which HDFS command uploads a local file X into an existing HDFS directory Y?

A) hadoop fs -localPut X Y
B) hadoop fs-put X Y
C) hadoop fs -get X Y
D) hadoop scp X Y

4. In a MapReduce job, the reducer receives all values associated with same key. Which statement best describes the ordering of these values?

A) The values are arbitrary ordered, but multiple runs of the same MapReduce job will always have the same ordering.
B) The values are arbitrarily ordered, and the ordering may vary from run to run of the same MapReduce job.
C) Since the values come from mapper outputs, the reducers will receive contiguous sections of sorted values.
D) The values are in sorted order.

5. What is the disadvantage of using multiple reducers with the default HashPartitioner and distributing your workload across you cluster?

A) You will longer be able to take advantage of a Combiner.
B) You will not be able to compress the intermediate data.
C) By using multiple reducers with the default HashPartitioner, output files may not be in globally sorted order.
D) There are no concerns with this approach. It is always advisable to use multiple reduces.

질문과 대답: