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Hortonworks Apache-Hadoop-Developer 試験シラバストピック:
| セクション | 比重 | 目標 |
|---|---|---|
| Hadoopの基礎とアーキテクチャ | 20% | - YARNのアーキテクチャとジョブの実行 - MapReduceの概念とジョブのライフサイクル - HDFSの操作とファイル管理 |
| データの取り込み | 25% | - 外部ソースからHDFSへのデータのロード - Sqoopを使用したデータのインポート・エクスポート - Flumeによるストリーミングデータの取り込み |
| Apache Hiveによる開発 | 25% | - Hiveの関数、ビュー、メタストアの活用 - Hiveテーブル、パーティション、バケットの作成と管理 - HiveQLクエリの作成と最適化 |
| Apache Pigによる開発 | 30% | - データの変換、フィルタリング、結合、集計処理 - Pig Latinスクリプトの作成と最適化 - Pigジョブのデバッグとチューニング |
Hortonworks Hadoop 2.0 Certification exam for Pig and Hive Developer 認定 Apache-Hadoop-Developer 試験問題：
問題 #1
Which one of the following statements describes the relationship between the NodeManager and the ApplicationMaster?
A. The NodeManager requests resources from the ApplicationMaster
B. The ApplicationMaster starts the NodeManager outside of a Container
C. The NodeManager creates an instance of the ApplicationMaster
D. The ApplicationMaster starts the NodeManager in a Container
問題 #2
You use the hadoop fs -put command to write a 300 MB file using and HDFS block size of 64 MB. Just after this command has finished writing 200 MB of this file, what would another user see when trying to access this life?
A. They would see the current state of the file, up to the last bit written by the command.
B. They would see the current of the file through the last completed block.
C. They would see no content until the whole file written and closed.
D. They would see Hadoop throw an ConcurrentFileAccessException when they try to access this file.
問題 #3
A combiner reduces:
A. The amount of intermediate data that must be transferred between the mapper and reducer.
B. The number of values across different keys in the iterator supplied to a single reduce method call.
C. The number of input files a mapper must process.
D. The number of output files a reducer must produce.
問題 #4
You need to create a job that does frequency analysis on input data. You will do this by writing a Mapper that uses TextInputFormat and splits each value (a line of text from an input file) into individual characters. For each one of these characters, you will emit the character as a key and an InputWritable as the value. As this will produce proportionally more intermediate data than input data, which two resources should you expect to be bottlenecks?
A. Processor and disk I/O
B. Disk I/O and network I/O
C. Processor and RAM
D. Processor and network I/O
問題 #5
You want to perform analysis on a large collection of images. You want to store this data in HDFS and process it with MapReduce but you also want to give your data analysts and data scientists the ability to process the data directly from HDFS with an interpreted high-level programming language like Python. Which format should you use to store this data in HDFS?
A. HTML
B. Avro
C. CSV
D. XML
E. JSON
F. SequenceFiles
解説：
| 問題 #1 正解： C | 問題 #2 正解： B | 問題 #3 正解： A | 問題 #4 正解： B | 問題 #5 正解： B |
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