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Hortonworks Apache-Hadoop-Developer 試験シラバストピック:

Hortonworks Hadoop 2.0 Certification exam for Pig and Hive Developer 認定 Apache-Hadoop-Developer 試験問題：

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

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

2. Review the following 'data' file and Pig code.

Which one of the following statements is true?

A) The output of the dump d command is (M, {(38,95in),(62,95i02)})
B) The code does not execute successfully because D is not a valid relation
C) The Output Of the DUMP D command IS (M,{(M,62.95102),(M,38,95111)})
D) The code executes successfully but there is not output because the D relation is empty

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

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

4. Which best describes how TextInputFormat processes input files and line breaks?

A) Input file splits may cross line breaks. A line that crosses file splits is read by the RecordReader of the split that contains the beginning of the broken line.
B) The input file is split exactly at the line breaks, so each RecordReader will read a series of complete lines.
C) Input file splits may cross line breaks. A line that crosses file splits is read by the RecordReaders of both splits containing the broken line.
D) Input file splits may cross line breaks. A line that crosses file splits is ignored.
E) Input file splits may cross line breaks. A line that crosses file splits is read by the RecordReader of the split that contains the end of the broken line.

5. You have just executed a MapReduce job. Where is intermediate data written to after being emitted from the Mapper's map method?

A) Intermediate data in streamed across the network from Mapper to the Reduce and is never written to disk.
B) Into in-memory buffers on the TaskTracker node running the Mapper that spill over and are written into HDFS.
C) Into in-memory buffers on the TaskTracker node running the Reducer that spill over and are written into HDFS.
D) Into in-memory buffers that spill over to the local file system of the TaskTracker node running the Mapper.
E) Into in-memory buffers that spill over to the local file system (outside HDFS) of the TaskTracker node running the Reducer

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