Cloudera Certified Developer for Apache Hadoop - CCD-333

プラバイシ保護

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Cloudera Certified Developer for Apache Hadoop 認定 CCD-333 試験問題:

1. Which of the following statements most accurately describes the relationship between MapReduce and Pig?

A) Pig programs rely on MapReduce but are extensible, allowing developers to do special-purpose processing not provided by MapReduce.
B) Pig provides no additional capabilities to MapReduce. Pig programs are executed as MapReduce jobs via the Pig interpreter.
C) Pig provides the additional capability of allowing you to control the flow of multiple MapReduce jobs.
D) Pig provides additional capabilities that allow certain types of data manipulation not possible with MapReduce.

2. Does the MapReduce programming model provide a way for reducers to communicate with each other?

A) Yes, all reducers can communicate with each other by passing information through the jobconf object.
B) Yes, reducers can communicate with each other by dispatching intermediate key value pairs that get shuffled to another reduce
C) Yes, reducers running on the same machine can communicate with each other through shared memory, but not reducers on different machines.
D) No, each reducer runs independently and in isolation.

3. Your client application submits a MapReduce job to your Hadoop cluster. The Hadoop framework looks for an available slot to schedule the MapReduce operations on which of the following Hadoop computing daemons?

A) JobTracker
B) NameNode
C) Secondary NameNode
D) TaskTracker
E) DataNode

4. For each intermediate key, each reducer task can emit:

A) 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)
B) One final key value pair per key; no restrictions on the type.
C) One final key-value pair per value associated with the key; no restrictions on the type.
D) As many final key-value pairs as desired, but they must have the same type as the intermediate key-value pairs.
E) 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.

5. In the standard word count MapReduce algorithm, why might using a combiner reduce the overall Job running time?

A) Because combiners perform local aggregation of word counts, thereby allowing the mappers to process input data faster.
B) Because combiners perform local aggregation of word counts, thereby reducing the number of key-value pairs that need to be snuff let across the network to the reducers.
C) Because combiners perform local aggregation of word counts, thereby reducing the number of mappers that need to run.
D) Because combiners perform local aggregation of word counts, and then transfer that data to reducers without writing the intermediate data to disk.

質問と回答：