HADOOP-PR000007 Deutsch

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QUESTION NO: 1
When can a reduce class also serve as a combiner without affecting the output of a MapReduce program?
A. When the types of the reduce operation's input key and input value match the types of the reducer's output key and output value and when the reduce operation is both communicative and associative.
B. When the signature of the reduce method matches the signature of the combine method.
C. Always. Code can be reused in Java since it is a polymorphic object-oriented programming language.
D. Always. The point of a combiner is to serve as a mini-reducer directly after the map phase to increase performance.
E. Never. Combiners and reducers must be implemented separately because they serve different purposes.
Answer: A

QUESTION NO: 2
Which one of the following statements describes a Hive user-defined aggregate function?
A. Operates on multiple input rows and creates a single row as output
B. Operates on a single input row and produces a single row as output
C. Operates on a single input row and produces a table as output
D. Operates on multiple input rows and produces a table as output
Answer: A

QUESTION NO: 3
To use a lava user-defined function (UDF) with Pig what must you do?
A. Define an alias to shorten the function name
B. Pass arguments to the constructor of UDFs implementation class
C. Register the JAR file containing the UDF
D. Put the JAR file into the user's home folder in HDFS
Answer: C

QUESTION NO: 4
Which process describes the lifecycle of a Mapper?
A. The JobTracker calls the TaskTracker's configure () method, then its map () method and finally its close () method.
B. The TaskTracker spawns a new Mapper to process all records in a single input split.
C. The TaskTracker spawns a new Mapper to process each key-value pair.
D. The JobTracker spawns a new Mapper to process all records in a single file.
Answer: B

QUESTION NO: 5
You need to create a job that does frequency analysis on input data. You will do this by writing a Mapper
that uses TextInputFormat and splits each value (a line of text from an input file) into individual characters.
For each one of these characters, you will emit the character as a key and an InputWritable as the value.
As this will produce proportionally more intermediate data than input data, which two resources should
you expect to be bottlenecks?
A. Processor and network I/O
B. Disk I/O and network I/O
C. Processor and RAM
D. Processor and disk I/O
Answer: B

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HADOOP-PR000007 Deutsch - HADOOP-PR000007 Zertifizierungsantworten - Hortonworks HADOOP-PR000007 Prüfung

PDF Fragen und Antworten

Prüfungscode: HADOOP-PR000007
Prüfungsname: Hortonworks-Certified-Apache-Hadoop-2.0-Developer(Pig and Hive Developer)
Aktualisiert Zeit: 17-02-2018
Nummer:110 Fragen
Hortonworks HADOOP-PR000007 Praxisprüfung

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