Cloudera Certified Developer for Apache Hadoop (CCDH) : CCD-410

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Cloudera CCD-410 Prüfungsthemen:

Cloudera Certified Developer for Apache Hadoop (CCDH) CCD-410 Prüfungsfragen mit Lösungen

Frage #1

For each intermediate key, each reducer task can emit:

A. One final key-value pair per value associated with the key; no restrictions on the type.
B. As many final key-value pairs as desired, but they must have the same type as the intermediate key-value pairs.
C. As many final key-value pairs as desired, as long as all the keys have the same type and all the values have the same type.
D. As many final key-value pairs as desired. There are no restrictions on the types of those key-value pairs (i.e., they can be heterogeneous).
E. One final key-value pair per key; no restrictions on the type.

Frage #2

You want to populate an associative array in order to perform a map-side join. You've decided to put this information in a text file, place that file into the DistributedCache and read it in your Mapper before any records are processed.
Indentify which method in the Mapper you should use to implement code for reading the file and populating the associative array?

A. init
B. configure
C. map
D. combine

Frage #3

For each input key-value pair, mappers can emit:

A. As many intermediate key-value pairs as designed. There are no restrictions on the types of those key-value pairs (i.e., they can be heterogeneous).
B. One intermediate key-value pair, of a different type.
C. As many intermediate key-value pairs as designed, but they cannot be of the same type as the input key-value pair.
D. As many intermediate key-value pairs as designed, as long as all the keys have the same types and all the values have the same type.
E. One intermediate key-value pair, but of the same type.

Frage #4

Identify the MapReduce v2 (MRv2 / YARN) daemon responsible for launching application containers and monitoring application resource usage?

A. NodeManager
B. ApplicationMaster
C. TaskTracker
D. ApplicationMasterService
E. JobTracker
F. ResourceManager

Frage #5

You've written a MapReduce job that will process 500 million input records and generated 500 million key-value pairs. The data is not uniformly distributed. Your MapReduce job will create a significant amount of intermediate data that it needs to transfer between mappers and reduces which is a potential bottleneck. A custom implementation of which interface is most likely to reduce the amount of intermediate data transferred across the network?

A. Combiner
B. OutputFormat
C. WritableComparable
D. InputFormat
E. Writable
F. Partitioner

Fragen und Antworten: