Apache-Hadoop-Developer試験参考書を買うメリット

Apache-Hadoop-Developer試験日本語参考書は三つのバージョンを含めています。PDF版とオンライン版とソフト版があります。PDF版は読みやすくてコピもできて、携帯電話に使用されるのはいいです。ソフト版は本当試験の環境を模擬して開発されて、複数のパソコンに利用されますが、windouwsシステムのみに操作できます。オンライン版はソフトよりさらに高級だと思います。設備を問わず、どんな電子設備に利用できます。同時に、オフラインをサポートします。

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

1. You are developing a combiner that takes as input Text keys, IntWritable values, and emits Text keys, IntWritable values. Which interface should your class implement?

A) Combiner <Text, Text, IntWritable, IntWritable>
B) Reducer <Text, IntWritable, Text, IntWritable>
C) Reducer <Text, Text, IntWritable, IntWritable>
D) Mapper <Text, IntWritable, Text, IntWritable>
E) Combiner <Text, IntWritable, Text, IntWritable>

2. Which HDFS command copies an HDFS file named foo to the local filesystem as localFoo?

A) hadoop fs -get foo LocalFoo
B) hadoop fs -Is foo
C) hadoop fs -put foo LocalFoo
D) hadoop -cp foo LocalFoo

3. A client application creates an HDFS file named foo.txt with a replication factor of 3. Identify which best describes the file access rules in HDFS if the file has a single block that is stored on data nodes A, B and C?

A) Each data node stores a copy of the file in the local file system with the same name as the HDFS file.
B) The file can be accessed if at least one of the data nodes storing the file is available.
C) Each data node locks the local file to prohibit concurrent readers and writers of the file.
D) The file will be marked as corrupted if data node B fails during the creation of the file.

4. What does the following command do?
register &apos;/piggyban):/pig-files.jar&apos;;

A) Specifies the location of the JAR file containing the user-defined functions
B) Transforms Pig user-defined functions into a format that Hive can accept
C) Assigns a name to a user-defined function or streaming command
D) Invokes the user-defined functions contained in the jar file

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

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

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