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Cloudera CCA-505 試験シラバストピック:
| セクション | 比重 | 目標 |
|---|---|---|
| リソース管理 | 10% | - スケジューラー
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| Hadoopクラスターの計画 | 16% | - 計画とインフラストラクチャ
|
| Hadoopクラスターのインストールと管理 | 25% | - クラスターのデプロイと管理
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| 監視とログ記録 | 15% | - クラスターの監視
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| YARNおよびMapReduceバージョン2 | 17% | - YARNの管理
|
| HDFS | 17% | - HDFSのアーキテクチャと管理
|
Cloudera Certified Administrator for Apache Hadoop (CCAH) CDH5 Upgrade 認定 CCA-505 試験問題：
問題 #1
Your Hadoop cluster is configured with HDFS and MapReduce version 2 (MRv2) on YARN. Can you configure a worker node to run a NodeManager daemon but not a DataNode daemon and still have a function cluster?
A. Yes. The daemon will receive Reduce tasks only
B. Yes. The daemon will get data from another (non-local) DataNode to run Map tasks
C. Yes. The daemon will receive data from the NameNode to run Map tasks
問題 #2
You are working on a project where you need to chain together MapReduce, Pig jobs. You also needs the ability to use forks, decision, and path joins. Which ecosystem project should you use to perform these actions?
A. HBase
B. Zookeeper
C. HUE
D. Sqoop
E. Oozie
問題 #3
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. 3
B. 30
C. We cannot say; the number of Mappers is determined by the ApplicationManager
D. We cannot say; the number of Mappers is determined by the RsourceManager
E. We cannot say; the number of Mappers is determined by the developer
F. 10
問題 #4
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. 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.
B. 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.
C. 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.
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, 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
問題 #5
Which two are Features of Hadoop's rack topology?
A. Hadoop gives preference to Intra rack data transfer in order to conserve bandwidth
B. Configuration of rack awareness is accomplished using a configuration file. You cannot use a rack topology script.
C. HDFS is rack aware but MapReduce daemons are not
D. Even for small clusters on a single rack, configuring rack awareness will improve performance.
E. Rack location is considered in the HDFS block placement policy
解説：
| 問題 #1 正解： C | 問題 #2 正解： E | 問題 #3 正解： A | 問題 #4 正解： D | 問題 #5 正解： D、E |
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