あなたのテストエンジンはどのように実行しますか？

あなたのPCにダウンロードしてインストールすると、Hortonworks Apache-Hadoop-Developerテスト問題を練習し、'練習試験'と '仮想試験'2つの異なるオプションを使用してあなたの質問と回答を確認することができます。
仮想試験 - 時間制限付きに試験問題で自分自身をテストします。
練習試験 - 試験問題を1つ1つレビューし、正解をビューします。

更新されたApache-Hadoop-Developer試験参考書を得ることができ、取得方法？

はい、購入後に1年間の無料アップデートを享受できます。更新があれば、私たちのシステムは更新されたApache-Hadoop-Developer試験参考書をあなたのメールボックスに自動的に送ります。

Tech4Examはどんな試験参考書を提供していますか？

テストエンジン：Apache-Hadoop-Developer試験試験エンジンは、あなた自身のデバイスにダウンロードして運行できます。インタラクティブでシミュレートされた環境でテストを行います。
PDF（テストエンジンのコピー）：内容はテストエンジンと同じで、印刷をサポートしています。

あなたはApache-Hadoop-Developer試験参考書の更新をどのぐらいでリリースしていますか？

すべての試験参考書は常に更新されますが、固定日付には更新されません。弊社の専門チームは、試験のアップデートに十分の注意を払い、彼らは常にそれに応じてApache-Hadoop-Developer試験内容をアップグレードします。

返金するポリシーはありますか？ 失敗した場合、どうすれば返金できますか？

はい。弊社はあなたが我々の練習問題を使用して試験に合格しないと全額返金を保証します。返金プロセスは非常に簡単です：購入日から60日以内に不合格成績書を弊社に送っていいです。弊社は成績書を確認した後で、返金を行います。お金は７日以内に支払い口座に戻ります。

割引はありますか？

我々社は顧客にいくつかの割引を提供します。 特恵には制限はありません。 弊社のサイトで定期的にチェックしてクーポンを入手することができます。

Apache-Hadoop-Developerテストエンジンはどのシステムに適用しますか？

オンラインテストエンジンは、WEBブラウザをベースとしたソフトウェアなので、Windows / Mac / Android / iOSなどをサポートできます。どんな電設備でも使用でき、自己ペースで練習できます。オンラインテストエンジンはオフラインの練習をサポートしていますが、前提条件は初めてインターネットで実行することです。
ソフトテストエンジンは、Java環境で運行するWindowsシステムに適用して、複数のコンピュータにインストールすることができます。
PDF版は、Adobe ReaderやFoxit Reader、Google Docsなどの読書ツールに読むことができます。

購入後、どれくらいApache-Hadoop-Developer試験参考書を入手できますか？

あなたは5-10分以内にHortonworks Apache-Hadoop-Developer試験参考書を付くメールを受信します。そして即時ダウンロードして勉強します。購入後にApache-Hadoop-Developer試験参考書を入手しないなら、すぐにメールでお問い合わせください。

Hortonworks Hadoop 2.0 Certification exam for Pig and Hive Developer 認定 Apache-Hadoop-Developer 試験問題:

1. You have just executed a MapReduce job. Where is intermediate data written to after being emitted from the Mapper's map method?

A) Into in-memory buffers that spill over to the local file system of the TaskTracker node running the Mapper.
B) Intermediate data in streamed across the network from Mapper to the Reduce and is never written to disk.
C) Into in-memory buffers on the TaskTracker node running the Reducer that spill over and are written into HDFS.
D) Into in-memory buffers on the TaskTracker node running the Mapper that spill over and are written into HDFS.
E) Into in-memory buffers that spill over to the local file system (outside HDFS) of the TaskTracker node running the Reducer

2. 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 DistributedCache and read the data into memory in the configure method of the mapper.
D) Place the data file in the DataCache and read the data into memory in the configure method of the mapper.

3. Can you use MapReduce to perform a relational join on two large tables sharing a key? Assume that the two tables are formatted as comma-separated files in HDFS.

A) Yes, but only if one of the tables fits into memory
B) No, but it can be done with either Pig or Hive.
C) No, MapReduce cannot perform relational operations.
D) Yes.
E) Yes, so long as both tables fit into memory.

4. You are developing a MapReduce job for sales reporting. The mapper will process input keys representing the year (IntWritable) and input values representing product indentifies (Text).
Indentify what determines the data types used by the Mapper for a given job.

A) The InputFormat used by the job determines the mapper's input key and value types.
B) The data types specified in HADOOP_MAP_DATATYPES environment variable
C) The key and value types specified in the JobConf.setMapInputKeyClass and JobConf.setMapInputValuesClass methods
D) The mapper-specification.xml file submitted with the job determine the mapper's input key and value types.

5. 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.

質問と回答：