効率的な学習計画

実際のところ、長時間の勉強は必要ではありませんが、質の高い効率的な学習が成功するための鍵となる方法です。 複雑な知識を単純化し、学習内容を習得しやすいようにCCD-410テスト連続をいくつか用意しています。貴重な時間を短縮しながら、より重要な知識を得ることができます。 Cloudera Certified Developer for Apache Hadoop (CCDH)ガイド連続は時間管理とシミュレーションテスト機能を備えています、それはスピードを調整して効率を改善するために警戒を続けるのを助けるために時間管理者をセットアップするのにとても役に立ちます。 私たちのエキスパートチームはCCD-410認証トレーニングで試験を準備するためにあなたが20-30時間しか必要としないことを高効率のトレーニングプロセスを設計しました。 全体的な20-30時間のトレーニング計画で、CCD-410テスト連続であなたが一日にどのくらいの時間を費やすつもりであるかについて思い出させるために自分自身を思い出させるために小さなやるリストを作ることもできます。

プライバシーセキュリティ保護

現在の状況を考慮して、調査を行ったところ、ほとんどのお客様がプライバシーの漏洩について心配していることがわかりました。 ここでCCD-410試験準備はあらゆる顧客の個人情報を保護することをお約束したます。 お客様のプライバシーについては、CCD-410試験対策でお客様の権利を厳重に保護し、違法な犯罪行為に反対いたします。 CCD-410試験問題集を選択した場合は、効果的な保護対策であなたのプライバシーを安全に保つことをお約束します。 あなたと何かトラブルがあることを考えると、弊社にメッセージ、またはメールを送ることができます。 弊社のCCD-410テスト問題セットがあなたの期待に応じるよう心から願っています。

Cloudera Certified Developer for Apache Hadoop (CCDH)認定を取得したいという意欲のある人には、主にサラリーマンが含まれます。 彼らはより高い地位に到達し、さらに、ハンサムな給料を得ることを期待しています、さらに、繁栄した未来。 CCD-410テスト連続を通して、さらなる発展のための高効率的な学習態度を構築するのを助けるようにそのような効率的な研究計画を設計することを期待します。 学習教材は、学生やオフィスワーカー、長年の経験を持つグリーンハンド、またはスタッフメンバーに関係なく、すべての候補者を対象としています。CCD-410認定トレーニングは、あなたにとって絶対に良い選択です。 したがって、試験に合格することができるかどうかを心配する必要はありません。これは、弊社の技術力で成功することを保証するためです。

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

1. You want to understand more about how users browse your public website, such as which pages they visit prior to placing an order. You have a farm of 200 web servers hosting your website. How will you gather this data for your analysis?

A) Ingest the server web logs into HDFS using Flume.
B) Sample the weblogs from the web servers, copying them into Hadoop using curl.
C) Write a MapReduce job, with the web servers for mappers, and the Hadoop cluster nodes for reduces.
D) Import all users' clicks from your OLTP databases into Hadoop, using Sqoop.
E) Channel these clickstreams inot Hadoop using Hadoop Streaming.

2. You need to move a file titled "weblogs" into HDFS. When you try to copy the file, you can't. You know you have ample space on your DataNodes. Which action should you take to relieve this situation and store more files in HDFS?

A) Increase the number of disks (or size) for the NameNode.
B) Decrease the block size on all current files in HDFS.
C) Decrease the block size on your remaining files.
D) Increase the block size on all current files in HDFS.
E) Increase the block size on your remaining files.
F) Increase the amount of memory for the NameNode.

3. Which process describes the lifecycle of a Mapper?

A) The JobTracker spawns a new Mapper to process all records in a single file.
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 calls the TaskTracker's configure () method, then its map () method and finally its close () method.

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

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

5. You are developing a combiner that takes as input Text keys, IntWritable values, and emits Text keys, IntWritable values. Which interface should your class implement?

A) Combiner <Text, IntWritable, Text, IntWritable>
B) Combiner <Text, Text, IntWritable, IntWritable>
C) Mapper <Text, IntWritable, Text, IntWritable>
D) Reducer <Text, IntWritable, Text, IntWritable>
E) Reducer <Text, Text, IntWritable, IntWritable>

質問と回答：