Hortonworks Hadoop 2.0 Certification exam for Pig and Hive Developer : Apache-Hadoop-Developer

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Hortonworks Hadoop 2.0 Certification exam for Pig and Hive Developer Apache-Hadoop-Developer Prüfungsfragen mit Lösungen:

1. To process input key-value pairs, your mapper needs to lead a 512 MB data file in memory. What is the best way to accomplish this?

A) Place the data file in the DistributedCache and read the data into memory in the map method of the mapper.
B) Serialize the data file, insert in it the JobConf object, and read the data into memory in the configure method of the mapper.
C) Place the data file in the DataCache and read the data into memory in the configure method of the mapper.
D) Place the data file in the DistributedCache and read the data into memory in the configure method of the mapper.

2. On a cluster running MapReduce v1 (MRv1), a TaskTracker heartbeats into the JobTracker on your cluster, and alerts the JobTracker it has an open map task slot.
What determines how the JobTracker assigns each map task to a TaskTracker?

A) The location of the InsputSplit to be processed in relation to the location of the node.
B) The number and speed of CPU cores on the TaskTracker node.
C) The average system load on the TaskTracker node over the past fifteen (15) minutes.
D) The amount of RAM installed on the TaskTracker node.
E) The amount of free disk space on the TaskTracker node.

3. Assuming the following Hive query executes successfully:

Which one of the following statements describes the result set?

A) A bigram of the top 80 sentences that contain the substring "you are" in the lines column of the input data A1 table.
B) A frequency distribution of the top 80 words that follow the subsequence "you are" in the lines column of the inputdata table.
C) An 80-value ngram of sentences that contain the words "you" or "are" in the lines column of the inputdata table.
D) A trigram of the top 80 sentences that contain "you are" followed by a null space in the lines column of the inputdata table.

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

5. Which one of the following statements is true about a Hive-managed table?

A) Records can only be added to the table using the Hive INSERT command.
B) When the table is dropped, the underlying folder in HDFS is deleted.
C) Hive dynamically defines the schema of the table based on the format of the underlying data.
D) Hive dynamically defines the schema of the table based on the FROM clause of a SELECT query.

Fragen und Antworten: