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QUESTION NO: 1
Identify the MapReduce v2 (MRv2 / YARN) daemon responsible for launching application containers and monitoring application resource usage?
A. ResourceManager
B. NodeManager
C. ApplicationMaster
D. ApplicationMasterService
E. TaskTracker
F. JobTracker
Answer: B
Reference: Apache Hadoop YARN - Concepts & Applications

QUESTION NO: 2
You want to run Hadoop jobs on your development workstation for testing before you submit them to your production cluster.
Which mode of operation in Hadoop allows you to most closely simulate a production cluster while using a single machine?
A. Run all the nodes in your production cluster as virtual machines on your development workstation.
B. Run the hadoop command with the -jt local and the -fs file:///options.
C. Run the DataNode, TaskTracker, NameNode and JobTracker daemons on a single machine.
D. Run simldooop, the Apache open-source software for simulating Hadoop clusters.
Answer: C

QUESTION NO: 3
You have the following key-value pairs as output from your Map task:
(the, 1) (fox, 1) (faster, 1) (than, 1) (the, 1) (dog, 1)
How many keys will be passed to the Reducer's reduce method?
A. Six
B. Five
C. Four
D. Two
E. One
F. Three
Answer: B
Explanation:
Only one key value pair will be passed from the two (the, 1) key value pairs.

QUESTION NO: 4
Which project gives you a distributed, Scalable, data store that allows you random, realtime read/write access to hundreds of terabytes of data?
A. HBase
B. Hue
C. Pig
D. Hive
E. Oozie
F. Flume
G. Sqoop
Answer: A
Explanation:
Use Apache HBase when you need random, realtime read/write access to your Big Data.
Note: This project's goal is the hosting of very large tables -- billions of rows X millions of columns -
- atop clusters of commodity hardware. Apache HBase is an open-source, distributed, versioned, column-oriented store modeled after Google's Bigtable: A Distributed Storage System for Structured
Data by Chang et al. Just as Bigtable leverages the distributed data storage provided by the Google
File System, Apache HBase provides Bigtable-like capabilities on top of Hadoop and HDFS.
Features
Linear and modular scalability. Strictly consistent reads and writes. Automatic and configurable sharding of tables Automatic failover support between RegionServers. Convenient base classes for backing Hadoop MapReduce jobs with Apache HBase tables. Easy to use Java API for client access.
Block cache and Bloom Filters for real-time queries. Query predicate push down via server side Filters
Thrift gateway and a REST-ful Web service that supports XML, Protobuf, and binary data encoding options Extensible jruby-based (JIRB) shell Support for exporting metrics via the Hadoop metrics subsystem to files or Ganglia; or via JMX
Reference: http://hbase.apache.org/ (when would I use HBase? First sentence)

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