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

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Cloudera CCA-505 시험 요강 주제:

최신 CCAH CCA-505 무료샘플문제

문제 #1

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Your cluster has the following characteristics:
A rack aware topology is configured and on
Replication is not set to 3
Cluster block size is set to 64 MB
Which describes the file read process when a client application connects into the cluster and requests a 50MB file?

A. The client queries the NameNode which retrieves the block from the nearest DataNode to the client and then passes that block back to the client.
B. The client queries the NameNode for the locations of the block, and reads all three copies. The first copy to complete transfer to the client is the one the client reads as part of Hadoop's speculative execution framework.
C. The client queries the NameNode for the locations of the block, and reads from a random location in the list it retrieves to eliminate network I/O leads by balancing which nodes it retrieves data from at any given time.
D. The client queries the NameNode for the locations of the block, and reads from the first location in the list it receives.

문제 #2

In CDH4 and later, which file contains a serialized form of all the directory and files inodes in the filesystem, giving the NameNode a persistent checkpoint of the filesystem metadata?

A. VERSION
B. Edits_N-M (Where N-M specifies transactions between transactions ID N and transaction ID N)
C. Fsimage_N (Where N reflects all transactions up to transaction ID N)
D. fstime

문제 #3

Your cluster is running MapReduce vserion 2 (MRv2) on YARN. Your ResourceManager is configured to use the FairScheduler. Now you want to configure your scheduler such that a new user on the cluster can submit jobs into their own queue application submission. Which configuration should you set?

A. You can specify new queue name when user submits a job and new queue can be created dynamically if yarn.scheduler.fair.user-as-default-queue = false
B. Yarn.scheduler.fair.user-as-default-queue = false and yarn.scheduler.fair.allowundeclared-people = true
C. You can specify new queue name when user submits a job and new queue can be created dynamically if the property yarn.scheduler.fair.allow-undecleared-pools = true
D. You can specify new queue name per application in allocation.fair.allow-undeclaredpeople = true automatically assigned to the application queue

문제 #4

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

문제 #5

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. 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
C. 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
D. 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.
E. 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.

질문과 대답: