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QUESTION NO: 1
Your Hadoop cluster contains nodes in three racks. You have NOT configured the dfs.hosts property in the NameNode's configuration file. What results?
A. No new nodes can be added to the cluster until you specify them in the dfs.hosts file
B. Presented with a blank dfs.hosts property, the NameNode will permit DatNode specified in mapred.hosts to join the cluster
C. Any machine running the DataNode daemon can immediately join the cluster
D. The NameNode will update the dfs.hosts property to include machine running DataNode daemon on the next NameNode reboot or with the command dfsadmin -refreshNodes
Answer: C

QUESTION NO: 2
Given:
You want to clean up this list by removing jobs where the state is KILLED. What command you enter?
A. Yarn application -kill application_1374638600275_0109
B. Yarn rmadmin -refreshQueue
C. Yarn application -refreshJobHistory
D. Yarn rmadmin -kill application_1374638600275_0109
Answer: A
Reference: http://docs.hortonworks.com/HDPDocuments/HDP2/HDP-2.1-latest/bk_usingapache- hadoop/content/common_mrv2_commands.html

QUESTION NO: 3
A user comes to you, complaining that when she attempts to submit a Hadoop job, it fails.
There is a directory in HDFS named /data/input. The Jar is named j.jar, and the driver class is named
DriverClass. She runs command:
hadoop jar j.jar DriverClass /data/input/data/output
The error message returned includes the line:
PrivilegedActionException as:training (auth:SIMPLE)
cause.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.InvalidInputException: Input path does not exits: file
:/data/input
What is the cause of the error?
A. The Hadoop configuration files on the client do not point to the cluster
B. The directory name is misspelled in HDFS
C. The name of the driver has been spelled incorrectly on the command line
D. The output directory already exists
E. The user is not authorized to run the job on the cluster
Answer: A

QUESTION NO: 4
Which YARN process runs as "controller O" of a submitted job and is responsible for resource requests?
A. ResourceManager
B. NodeManager
C. JobHistoryServer
D. ApplicationMaster
E. JobTracker
F. ApplicationManager
Answer: D

QUESTION NO: 5
During the execution of a MapReduce v2 (MRv2) job on YARN, where does the Mapper place the intermediate data each Map task?
A. The Mapper stores the intermediate data on the mode running the job's ApplicationMaster so that is available to YARN's ShuffleService before the data is presented to the Reducer
B. The Mapper stores the intermediate data in HDFS on the node where the MAP tasks ran in the
HDFS /usercache/&[user]sppcache/application_&(appid) directory for the user who ran the job
C. YARN holds the intermediate data in the NodeManager's memory (a container) until it is transferred to the Reducers
D. The Mapper stores the intermediate data on the underlying filesystem of the local disk in the directories yarn.nodemanager.local-dirs
E. The Mapper transfers the intermediate data immediately to the Reducers as it generated by the
Map task
Answer: D

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Updated: May 26, 2022