Hortonworks Apache-Hadoop-Developer 問題集 : Hadoop 2.0 Certification exam for Pig and Hive Developer

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Hortonworks Apache-Hadoop-Developer 試験シラバストピック:

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

1. 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) Each data node locks the local file to prohibit concurrent readers and writers of the file.
C) The file can be accessed if at least one of the data nodes storing the file is available.
D) The file will be marked as corrupted if data node B fails during the creation of the file.

2. Consider the following two relations, A and B.

What is the output of the following Pig commands?
X = GROUP A BY S1; DUMP X;

A) Option A
B) Option C
C) Option D
D) Option B

3. 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 collection of maps, ordered collection of bags, and unordered set of key/value pairs
D) Ordered set of fields, ordered collection of tuples, ordered collection of maps

4. You have written a Mapper which invokes the following five calls to the OutputColletor.collect method:
output.collect (new Text ("Apple"), new Text ("Red") ) ;
output.collect (new Text ("Banana"), new Text ("Yellow") ) ;
output.collect (new Text ("Apple"), new Text ("Yellow") ) ;
output.collect (new Text ("Cherry"), new Text ("Red") ) ;
output.collect (new Text ("Apple"), new Text ("Green") ) ;
How many times will the Reducer's reduce method be invoked?

A) 0
B) 6
C) 3
D) 1
E) 5

5. MapReduce v2 (MRv2/YARN) is designed to address which two issues?

A) Standardize on a single MapReduce API.
B) Reduce complexity of the MapReduce APIs.
C) Single point of failure in the NameNode.
D) HDFS latency.
E) Ability to run frameworks other than MapReduce, such as MPI.
F) Resource pressure on the JobTracker.

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