Cloudera Certified Developer for Apache Hadoop : CCD-333

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Sichere Bezahlung

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Cloudera Certified Developer for Apache Hadoop CCD-333 Prüfungsfragen mit Lösungen:

1. During the standard sort and shuffle phase of MapReduce, keys and values are passed to reducers. Which of the following is true?

A) Keys are presented to a reducer in soiled order; values for a given key are sorted in ascending order.
B) Keys are presented to a reducer in sorted order; values for a given key are not sorted.
C) Keys are presented to a reducer in random order; values for a given key are not sorted.
D) Keys are presented to a reducer in random order; values for a given key are sorted in ascending order.

2. You write a MapReduce job to process 100 files in HDFS. Your MapReduce algorithm uses TextInputFormat and the IdentityReducer: the mapper applies a regular expression over input values and emits key-value 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 reducers to zero.

A) There is no difference in output between the two settings.
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) With zero reducers, all instances of matching patterns are gathered together in one file on HDFS. With one reducer, instances of matching patterns stored in multiple files 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.

3. You have the following key value pairs as output from your Map task:
(The, 1)
(Fox, 1)
(Runs, 1)
(Faster, 1)
(Than, 1)
(The, 1)
(Dog, 1)
How many keys will be passed to the reducer?

A) Six
B) Two
C) One
D) Three
E) Five
F) Four

4. In a large MapReduce job with m mappers and r reducers, how many distinct copy operations will there be in the sort/shuffle phase?

A) m
B) m+r (i.e., m plus r)
C) mr (i.e., m to the power of r)
D) mxr (i.e., m multiplied by r)
E) r

5. You've written a MapReduce job that will process 500 million input records and generate 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 reducers which is a potential bottleneck. A custom implementation of which of the following interfaces is most likely to reduce the amount of intermediate data transferred across the network?

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

Fragen und Antworten: