Cloudera CCA-505 : Cloudera Certified Administrator for Apache Hadoop (CCAH) CDH5 Upgrade Exam

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Cloudera CCA-505 Prüfungsthemen:

Cloudera Certified Administrator for Apache Hadoop (CCAH) CDH5 Upgrade CCA-505 Prüfungsfragen mit Lösungen

Frage #1
Which YARN daemon or service negotiates map and reduce Containers from the Scheduler, tracking their status and monitoring for progress?

A. ApplicationMaster
B. ApplicationManager
C. NodeManager
D. ResourceManager

Frage #2
On a cluster running MapReduce v2 (MRv2) on YARN, a MapReduce job is given a directory of 10 plain text as its input directory. Each file is made up of 3 HDFS blocks. How many Mappers will run?

A. 10
B. We cannot say; the number of Mappers is determined by the ApplicationManager
C. We cannot say; the number of Mappers is determined by the developer
D. 30
E. We cannot say; the number of Mappers is determined by the RsourceManager
F. 3

Frage #3
You want to understand more about how users browse you public website. For example, you want to know which pages they visit prior to placing an order. You have a server farm of 200 web servers hosting your website. Which is the most efficient process to gather these web server logs into your Hadoop cluster for analysis?

A. Write a MApReduce job with the web servers from mappers and the Hadoop cluster nodes reducers
B. Sample the web server logs web servers and copy them into HDFS using curl
C. Ingest the server web logs into HDFS using Flume
D. Import all users clicks from your OLTP databases into Hadoop using Sqoop
E. Channel these clickstream into Hadoop using Hadoop Streaming

Frage #4
For each YARN Job, the Hadoop framework generates task log files. Where are Hadoop's files stored?

A. In HDFS, In the directory of the user who generates the job
B. Cached by the NodeManager managing the job containers, then written to a log directory on the NameNode
C. On the local disk of the slave node running the task
D. Cached In the YARN container running the task, then copied into HDFS on fob completion

Frage #5
You have a 20 node Hadoop cluster, with 18 slave nodes and 2 master nodes running HDFS High Availability (HA). You want to minimize the chance of data loss in you cluster. What should you do?

A. Set an HDFS replication factor that provides data redundancy, protecting against failure
B. Run a Secondary NameNode on a different master from the NameNode in order to load provide automatic recovery from a NameNode failure
C. Configure the cluster's disk drives with an appropriate fault tolerant RAID level
D. Add another master node to increase the number of nodes running the JournalNode which increases the number of machines available to HA to create a quorum
E. Run the ResourceManager on a different master from the NameNode in the order to load share HDFS metadata processing

Fragen und Antworten: