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HDPCD 対応受験 & HDPCD 日本語版復習資料

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試験番号:HDPCD

試験科目:「Hortonworks Data Platform Certified Developer」

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最近更新時間:2017-02-19

問題と解答:全110問 HDPCD 対応受験

>> HDPCD 対応受験

 

 

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NO.1 In a MapReduce job with 500 map tasks, how many map task attempts will there be?
A. At most 500.
B. It depends on the number of reduces in the job.
C. Exactly 500.
D. At least 500.
E. Between 500 and 1000.
Answer: D

HDPCD 方法   
Explanation:
From Cloudera Training Course:
Task attempt is a particular instance of an attempt to execute a task
- There will be at least as many task attempts as there are tasks
- If a task attempt fails, another will be started by the JobTracker
- Speculative execution can also result in more task attempts than completed tasks

NO.2 MapReduce v2 (MRv2/YARN) splits which major functions of the JobTracker into separate
daemons? Select two.
A. Job scheduling/monitoring
B. Job coordination between the ResourceManager and NodeManager
C. MapReduce metric reporting
D. Managing file system metadata
E. Resource management
F. Managing tasks
G. Launching tasks
H. Heath states checks (heartbeats)
Answer: A,E

HDPCD 講座   
Explanation:
The fundamental idea of MRv2 is to split up the two major functionalities of
the JobTracker, resource management and job scheduling/monitoring, into separate
daemons. The idea is to have a global ResourceManager (RM) and per-application
ApplicationMaster (AM). An application is either a single job in the classical sense of Map-
Reduce jobs or a DAG of jobs.
Note:
The central goal of YARN is to clearly separate two things that are unfortunately smushed
together in current Hadoop, specifically in (mainly) JobTracker:
/ Monitoring the status of the cluster with respect to which nodes have which resources
available. Under YARN, this will be global.
/ Managing the parallelization execution of any specific job. Under YARN, this will be done separately
for each job.
Reference: Apache Hadoop YARN - Concepts & Applications