Cloudera CCDH CCD-410

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Cloudera Certified Developer for Apache Hadoop (CCDH) 認定 CCD-410 試験問題:

1. When can a reduce class also serve as a combiner without affecting the output of a MapReduce program?

A) Always. Code can be reused in Java since it is a polymorphic object-oriented programming language.
B) 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.
C) Never. Combiners and reducers must be implemented separately because they serve different purposes.
D) When the signature of the reduce method matches the signature of the combine method.
E) Always. The point of a combiner is to serve as a mini-reducer directly after the map phase to increase performance.

2. In a MapReduce job, you want each of your input files processed by a single map task. How do you configure a MapReduce job so that a single map task processes each input file regardless of how many blocks the input file occupies?

A) Increase the parameter that controls minimum split size in the job configuration.
B) Write a custom MapRunner that iterates over all key-value pairs in the entire file.
C) Set the number of mappers equal to the number of input files you want to process.
D) Write a custom FileInputFormat and override the method isSplitable to always return false.

3. Assuming default settings, which best describes the order of data provided to a reducer's reduce method:

A) Both the keys and values passed to a reducer always appear in sorted order.
B) The keys given to a reducer aren't in a predictable order, but the values associated with those keys always are.
C) The keys given to a reducer are in sorted order but the values associated with each key are in no predictable order
D) Neither keys nor values are in any predictable order.

4. What is the disadvantage of using multiple reducers with the default HashPartitioner and distributing your workload across you cluster?

A) You will not be able to compress the intermediate data.
B) There are no concerns with this approach. It is always advisable to use multiple reduces.
C) By using multiple reducers with the default HashPartitioner, output files may not be in globally sorted order.
D) You will longer be able to take advantage of a Combiner.

5. Workflows expressed in Oozie can contain:

A) Sequences of MapReduce and Pig. These sequences can be combined with other actions including forks, decision points, and path joins.
B) Sequences of MapReduce job only; on Pig on Hive tasks or jobs. These MapReduce sequences can be combined with forks and path joins.
C) Sequences of MapReduce and Pig jobs. These are limited to linear sequences of actions with exception handlers but no forks.
D) Iterntive repetition of MapReduce jobs until a desired answer or state is reached.

質問と回答：