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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

私たちはCCA-505試験認定分野でよく知られる会社として、プロのチームにCloudera Certified Administrator for Apache Hadoop (CCAH) CDH5 Upgrade Exam試験復習問題の研究と開発に専念する多くの専門家があります。したがって、我々のCCAH試験学習資料がCCA-505試験の一流復習資料であることを保証することができます。私たちは、CCAH　CCA-505試験サンプル問題の研究に約10年間集中して、候補者がCCA-505試験に合格するという目標を決して変更しません。私たちのCCA-505試験学習資料の質は、Cloudera専門家の努力によって保証されています。それで、あなたは弊社を信じて、我々のCloudera Certified Administrator for Apache Hadoop (CCAH) CDH5 Upgrade Exam最新テスト問題集を選んでいます。

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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. Your cluster's mapped-site.xml includes the following parameters
<name>mapreduce.map.memory.mb</name>
<value>4096<value/>
<name>mapreduce.reduce.memory,mb</name>
<value>8192</value>
And your cluster's yarn-site.xml includes the following parameters
<name>yarn.nodemanager/vmen-pmem-ratio</name>
<value>2.1</value>
What is the maximum amount of virtual memory allocated for each map before YARN will kill its Container?

A) 8.2 GB
B) 17.2 GB
C) 4 GB
D) 24.6 GB

2. You are migrating a cluster from MapReduce version 1 (MRv1) to MapReduce version2 (MRv2) on YARN. To want to maintain your MRv1 TaskTracker slot capacities when you migrate. What should you do?

A) Configure yarn.applicationmaster.resource.memory-mb and yarn.applicationmaster.cpuvcores so that ApplicationMaster container allocations match the capacity you require.
B) Configure mapred.tasktracker.map.tasks.maximum and mapred.tasktracker.reduce.tasks.maximum ub yarn.site.xml to match your cluster's configured capacity set by yarn.scheduler.minimum-allocation
C) You don't need to configure or balance these properties in YARN as YARN dynamically balances resource management capabilities on your cluster
D) Configure yarn.nodemanager.resource.memory-mb and yarn.nodemanager.resource.cpu-vcores to match the capacity you require under YARN for each NodeManager

3. Which three basic configuration parameters must you set to migrate your cluster from MapReduce1 (MRv1) to MapReduce v2 (MRv2)?

A) Configure a default scheduler to run on YARN by setting the following property in
sapred-site.xml:
<name>mapreduce.jobtracker.taskScheduler</name>
<value>org.apache.hadoop.mapred.JobQueueTaskScheduler</value>
B) Configure the NodeManager hostname and enable services on YARN by setting the
following property in yarn-site.xml:
<name>yarn.nodemanager.hostname</name>
<value>your_nodeManager_hostname</value>
C) Configure MapReduce as a framework running on YARN by setting the following
property in mapred-site.xml:
<name>mapreduce.framework.name</name>
<value>yarn</value>
D) Configure the number of map tasks per job on YARN by setting the following property in
mapred-site.xml:
<name>mapreduce.job.maps</name>
<value>2</value>
E) Configure the NodeManager to enable MapReduce services on YARN by adding
following property in yarn-site.xml:
<name>yarn.nodemanager.aux-services</name>
<value>mapreduce_shuffle</value>
F) Configure the ResourceManager hostname and enable node services on YARN by
setting the following property in yarn-site.xml:
<name>yarn.resourcemanager.hostname</name>
<value>your_responseManager_hostname</value>

4. Assume you have a file named foo.txt in your local directory. You issue the following three commands:
Hadoop fs -mkdir input
Hadoop fs -put foo.txt input/foo.txt
Hadoop fs -put foo.txt input
What happens when you issue that third command?

A) You get an error message telling you that foo.txt already exists, and asking you if you would like to overwrite
B) You get an error message telling you that input is not a directory
C) The write silently fails
D) The write succeeds, overwriting foo.txt in HDFS with no warning
E) You get a warning that foo.txt is being overwritten
F) The file is uploaded and stored as a plain named input
G) You get a error message telling you that foo.txt already exists. The file is not written to HDFS

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