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Tech4Examはどんな学習資料を提供していますか？

現代技術は人々の生活と働きの仕方を革新します（CCA-505試験学習資料）。 広く普及しているオンラインシステムとプラットフォームは最近の現象となり、IT業界は最も見通しがある業界（CCA-505試験認定）となっています。 企業や機関では、候補者に優れた教育の背景が必要であるという事実にもかかわらず、プロフェッショナル認定のようなその他の要件があります。それを考慮すると、適切なCloudera　Cloudera Certified Administrator for Apache Hadoop (CCAH) CDH5 Upgrade Exam試験認定は候補者が高給と昇進を得られるのを助けます。

CCA-505試験学習資料を開発する専業チーム

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CCA-505試験認定を取られるメリット

ほとんどの企業では従業員が専門試験の認定資格を取得する必要があるため、CCA-505試験の認定資格がどれほど重要であるかわかります。テストに合格すれば、昇進のチャンスとより高い給料を得ることができます。あなたのプロフェッショナルな能力が権威によって認められると、それはあなたが急速に発展している情報技術に優れていることを意味し、上司や大学から注目を受けます。より明るい未来とより良い生活のために私たちの信頼性の高いCCA-505最新試験問題集を選択しましょう。

Cloudera Certified Administrator for Apache Hadoop (CCAH) CDH5 Upgrade Exam試験学習資料での高い復習効率

ほとんどの候補者にとって、特にオフィスワーカー、CCA-505試験の準備は、多くの時間とエネルギーを必要とする難しい作業です。だから、適切なCCA-505試験資料を選択することは、CCA-505試験にうまく合格するのに重要です。高い正確率があるCCA-505有効学習資料によって、候補者はCloudera Certified Administrator for Apache Hadoop (CCAH) CDH5 Upgrade Exam試験のキーポイントを捉え、試験の内容を熟知します。あなたは約2日の時間をかけて我々のCCA-505試験学習資料を練習し、CCA-505試験に簡単でパスします。

Cloudera Certified Administrator for Apache Hadoop (CCAH) CDH5 Upgrade 認定 CCA-505 試験問題:

1. You have installed a cluster running HDFS and MapReduce version 2 (MRv2) on YARN. You have no afs.hosts entry()ies in your hdfs-alte.xml configuration file. You configure a new worker node by setting fs.default.name in its configuration files to point to the NameNode on your cluster, and you start the DataNode daemon on that worker node.
What do you have to do on the cluster to allow the worker node to join, and start storing HDFS blocks?

A) Without creating a dfs.hosts file or making any entries, run the command hadoop dfsadmin -refreshHadoop on the NameNode
B) Nothing; the worker node will automatically join the cluster when the DataNode daemon is started.
C) Restart the NameNode
D) Create a dfs.hosts file on the NameNode, add the worker node's name to it, then issue the command hadoop dfsadmin -refreshNodes on the NameNode

2. You have converted your Hadoop cluster from a MapReduce 1 (MRv1) architecture to a MapReduce 2 (MRv2) on YARN architecture. Your developers are accustomed to specifying map and reduce tasks (resource allocation) tasks when they run jobs. A developer wants to know how specify to reduce tasks when a specific job runs. Which method should you tell that developer to implement?

A) MapReduce version 2 (MRv2) on YARN abstracts resource allocation away from the idea of "tasks" into memory and virtual cores, thus eliminating the need for a developer to specify the number of reduce tasks, and indeed preventing the developer from specifying the number of reduce tasks.
B) Developers specify reduce tasks in the exact same way for both MapReduce version 1 (MRv1) and MapReduce version 2 (MRv2) on YARN. Thus, executing -p mapreduce.job.reduce-2 will specify 2 reduce tasks.
C) In YARN, resource allocation is a function of megabytes of memory in multiple of 1024mb. Thus, they should specify the amount of memory resource they need by executing -D mapreduce.reduce.memory-mp-2040
D) In YARN, resource allocation is a function of virtual cores specified by the ApplicationMaster making requests to the NodeManager where a reduce task is handled by a single container (and this a single virtual core). Thus, the developer needs to specify the number of virtual cores to the NodeManager by executing -p yarn.nodemanager.cpuvcores=2
E) In YARN, the ApplicationMaster is responsible for requesting the resources required for a specific job. Thus, executing -p yarn.applicationmaster.reduce.tasks-2 will specify that the ApplicationMaster launch two task containers on the worker nodes.

3. You have a cluster running with the Fair Scheduler enabled. There are currently no jobs running on the cluster, and you submit a job A, so that only job A is running on the cluster. A while later, you submit Job B.
now job A and Job B are running on the cluster at the same time. How will the Fair Scheduler handle these two jobs?

A) When job A gets submitted, it doesn't consume all the task slots
B) When job B gets submitted, it will get assigned tasks, while Job A continue to run with fewer tasks.
C) When job B gets submitted, Job A has to finish first, before job B can scheduled
D) When job A gets submitted, it consumes all the tasks slots.

4. Identify two features/issues that YARN is designed to address:

A) Single point of failure in the NameNode
B) Resource pressures on the JobTracker
C) Ability to run frameworks other than MapReduce, such as MPI
D) Reduce complexity of the MapReduce APIs
E) Standardize on a single MapReduce API
F) HDFS latency

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