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La haute qualité de Q&A Cloudera Certified Developer for Apache Hadoop (CCDH)
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Cloudera CCD-410 Sujets du programme d'examen :
| Section | Pondération | Objectifs |
|---|---|---|
| Sujet 1 : MapReduce Programming | 30% | - Writing and optimizing MapReduce jobs - MapReduce framework and execution model - Custom data types, partitioning, sorting, and grouping - Job configuration, tuning, and troubleshooting |
| Sujet 2 : Data Ingestion & Workflow | 5% | - Data import/export tools (Sqoop, Flume) - Integration and workflow considerations |
| Sujet 3 : Hadoop Architecture & HDFS | 20% | - Data storage, replication, and access patterns - HDFS design principles and components - File formats, serialization, and compression |
| Sujet 4 : Apache Pig | 15% | - Data transformation and custom functions - Performance optimization - Pig Latin syntax and data flow |
| Sujet 5 : Apache HBase | 15% | - HBase data model and architecture - Schema design and performance tuning - Data access, CRUD operations, and indexing |
| Sujet 6 : Apache Hive | 15% | - Hive architecture and metastore - HiveQL queries, joins, and aggregations - Partitioning, bucketing, and query optimization |
Cloudera Certified Developer for Apache Hadoop (CCDH) CCD-410 questions d'examen
1. You need to run the same job many times with minor variations. Rather than hardcoding all job configuration options in your drive code, you've decided to have your Driver subclass org.apache.hadoop.conf.Configured and implement the org.apache.hadoop.util.Tool interface.
Indentify which invocation correctly passes.mapred.job.name with a value of Example to Hadoop?
A) hadoop setproperty mapred.job.name=Example MyDriver input output
B) hadoop "mapred.job.name=Example" MyDriver input output
C) hadoop setproperty ("mapred.job.name=Example") MyDriver input output
D) hadoop MyDrive -D mapred.job.name=Example input output
E) hadoop MyDriver mapred.job.name=Example input output
2. The Hadoop framework provides a mechanism for coping with machine issues such as faulty configuration or impending hardware failure. MapReduce detects that one or a number of machines are performing poorly and starts more copies of a map or reduce task. All the tasks run simultaneously and the task finish first are used. This is called:
A) Speculative Execution
B) IdentityMapper
C) Default Partitioner
D) Combine
E) IdentityReducer
3. Table metadata in Hive is:
A) Stored in ZooKeeper.
B) Stored as metadata on the NameNode.
C) Stored along with the data in HDFS.
D) Stored in the Metastore.
4. In the reducer, the MapReduce API provides you with an iterator over Writable values. What does calling the next () method return?
A) It returns a reference to a Writable object. The API leaves unspecified whether this is a reused object or a new object.
B) It returns a reference to the same Writable object each time, but populated with different data.
C) It returns a reference to a different Writable object time.
D) It returns a reference to a Writable object from an object pool.
E) It returns a reference to the same Writable object if the next value is the same as the previous value, or a new Writable object otherwise.
5. You want to perform analysis on a large collection of images. You want to store this data in HDFS and process it with MapReduce but you also want to give your data analysts and data scientists the ability to process the data directly from HDFS with an interpreted high-level programming language like Python. Which format should you use to store this data in HDFS?
A) JSON
B) HTML
C) XML
D) SequenceFiles
E) Avro
F) CSV
Questions et réponses:
| Question n ° 1 Réponse: D | Question n ° 2 Réponse: A | Question n ° 3 Réponse: D | Question n ° 4 Réponse: B | Question n ° 5 Réponse: E |



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