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たとえばHortonworks Apache-Hadoop-Developerコンポーネント認定試験などです。

HortonworksのApache-Hadoop-Developerコンポーネント認定試験は実は技術専門家を認証する試験です。 HortonworksのApache-Hadoop-Developerコンポーネント認定試験はIT人員が優れたキャリアを持つことを助けられます。優れたキャリアを持ったら、社会と国のために色々な利益を作ることができて、国の経済が継続的に発展していることを進められるようになります。全てのIT人員がそんなにられるとしたら、国はぜひ強くなります。NewValidDumpsのHortonworksのApache-Hadoop-Developerコンポーネント試験トレーニング資料はIT人員の皆さんがそんな目標を達成できるようにヘルプを提供して差し上げます。NewValidDumpsのHortonworksのApache-Hadoop-Developerコンポーネント試験トレーニング資料は１００パーセントの合格率を保証しますから、ためらわずに決断してNewValidDumpsを選びましょう。

非常に人気があるHortonworksの認定試験の一つとして、この試験も大切です。しかし、試験の準備をよりよくできるために試験参考書を探しているときに、優秀な参考資料を見つけるのはたいへん難しいことがわかります。

Apache-Hadoop-Developer PDF DEMO:

QUESTION NO: 1
Review the following data and Pig code:
What command to define B would produce the output (M,62,95l02) when invoking the DUMP operator on B?
A. B = FILTER A BY (zip = = '95102' AND gender = = M");
B. B= FOREACH A BY (gender = = 'M' AND zip = = '95102');
C. B = JOIN A BY (gender = = 'M' AND zip = = '95102');
D. B= GROUP A BY (zip = = '95102' AND gender = = 'M');
Answer: A

QUESTION NO: 2
All keys used for intermediate output from mappers must:
A. Implement a splittable compression algorithm.
B. Be a subclass of FileInputFormat.
C. Implement WritableComparable.
D. Override isSplitable.
E. Implement a comparator for speedy sorting.
Answer: C
Explanation:
The MapReduce framework operates exclusively on <key, value> pairs, that is, the framework views the input to the job as a set of <key, value> pairs and produces a set of <key, value> pairs as the output of the job, conceivably of different types.
The key and value classes have to be serializable by the framework and hence need to implement the
Writable interface. Additionally, the key classes have to implement the WritableComparable interface to facilitate sorting by the framework.
Reference: MapReduce Tutorial

QUESTION NO: 3
You are developing a MapReduce job for sales reporting. The mapper will process input keys representing the year (IntWritable) and input values representing product indentifies (Text).
Indentify what determines the data types used by the Mapper for a given job.
A. The key and value types specified in the JobConf.setMapInputKeyClass and
JobConf.setMapInputValuesClass methods
B. The data types specified in HADOOP_MAP_DATATYPES environment variable
C. The mapper-specification.xml file submitted with the job determine the mapper's input key and value types.
D. The InputFormat used by the job determines the mapper's input key and value types.
Answer: D
Explanation:
The input types fed to the mapper are controlled by the InputFormat used.
The default input format, "TextInputFormat," will load data in as (LongWritable, Text) pairs.
The long value is the byte offset of the line in the file. The Text object holds the string contents of the line of the file.
Note: The data types emitted by the reducer are identified by setOutputKeyClass() andsetOutputValueClass(). The data types emitted by the reducer are identified by setOutputKeyClass() and setOutputValueClass().
By default, it is assumed that these are the output types of the mapper as well. If this is not the case, the methods setMapOutputKeyClass() and setMapOutputValueClass() methods of the JobConf class will override these.
Reference: Yahoo! Hadoop Tutorial, THE DRIVER METHOD

QUESTION NO: 4
Which HDFS command copies an HDFS file named foo to the local filesystem as localFoo?
A. hadoop fs -get foo LocalFoo
B. hadoop -cp foo LocalFoo
C. hadoop fs -Is foo
D. hadoop fs -put foo LocalFoo
Answer: A

QUESTION NO: 5
Which one of the following statements describes a Pig bag. tuple, and map, respectively?
A. Unordered collection of maps, ordered collection of tuples, ordered set of key/value pairs
B. Unordered collection of tuples, ordered set of fields, set of key value pairs
C. Ordered set of fields, ordered collection of tuples, ordered collection of maps
D. Ordered collection of maps, ordered collection of bags, and unordered set of key/value pairs
Answer: B

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Updated: May 27, 2022