あなたはCCD-410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CCD-410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。

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：CCD-410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。

更新されたCCD-410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CCD-410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。

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、Cloudera CCD-410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。

購入後、どれくらいCCD-410試験参考書を入手できますか？

あなたは5-10分以内にCloudera CCD-410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CCD-410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。

CCD-410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。

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

1. 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.

2. Assuming default settings, which best describes the order of data provided to a reducer's reduce method:

A) Both the keys and values passed to a reducer always appear in sorted order.
B) The keys given to a reducer aren't in a predictable order, but the values associated with those keys always are.
C) The keys given to a reducer are in sorted order but the values associated with each key are in no predictable order
D) Neither keys nor values are in any predictable order.

3. You want to count the number of occurrences for each unique word in the supplied input data. You've decided to implement this by having your mapper tokenize each word and emit a literal value 1, and then have your reducer increment a counter for each literal 1 it receives. After successful implementing this, it occurs to you that you could optimize this by specifying a combiner. Will you be able to reuse your existing Reduces as your combiner in this case and why or why not?

A) No, because the Combiner is incompatible with a mapper which doesn't use the same data type for both the key and value.
B) Yes, because Java is a polymorphic object-oriented language and thus reducer code can be reused as a combiner.
C) Yes, because the sum operation is both associative and commutative and the input and output types to the reduce method match.
D) No, because the sum operation in the reducer is incompatible with the operation of a Combiner.
E) No, because the Reducer and Combiner are separate interfaces.

4. Analyze each scenario below and indentify which best describes the behavior of the default partitioner?

A) The default partitioner assigns key-values pairs to reduces based on an internal random number generator.
B) The default partitioner computes the hash of the key. Hash values between specific ranges are associated with different buckets, and each bucket is assigned to a specific reducer.
C) The default partitioner computes the hash of the value and takes the mod of that value with the number of reducers. The result determines the reducer assigned to process the key-value pair.
D) The default partitioner implements a round-robin strategy, shuffling the key-value pairs to each reducer in turn. This ensures an event partition of the key space.
E) The default partitioner computes the hash of the key and divides that valule modulo the number of reducers. The result determines the reducer assigned to process the key-value pair.

5. 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 Hadoop throw an ConcurrentFileAccessException when they try to access this file.
B) They would see the current of the file through the last completed block.
C) They would see the current state of the file, up to the last bit written by the command.
D) They would see no content until the whole file written and closed.

質問と回答：