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Cloudera Certified Developer for Apache Hadoop CCD-333 Prüfungsfragen mit Lösungen:

1. Which MapReduce daemon runs on each slave node and participates in job execution?

A) Secondary NameNode
B) NameNode
C) TaskTracker
D) JobTracker

2. What is the preferred way to pass a small number of configuration parameters to a mapper or reducer?

A) As key-value pairs in the jobconf object.
B) Using a plain text file via the Distributedcache, which each mapper or reducer reads.
C) Through a static variable in the MapReduce driver class (i.e., the class that submits the MapReduce job).
D) As a custom input key-value pair passed to each mapper or reducer.

3. In the standard word count MapReduce algorithm, why might using a combiner reduce the overall Job running time?

A) Because combiners perform local aggregation of word counts, thereby reducing the number of mappers that need to run.
B) Because combiners perform local aggregation of word counts, thereby allowing the mappers to process input data faster.
C) Because combiners perform local aggregation of word counts, and then transfer that data to reducers without writing the intermediate data to disk.
D) Because combiners perform local aggregation of word counts, thereby reducing the number of key-value pairs that need to be snuff let across the network to the reducers.

4. Which statement best describes the data path of intermediate key-value pairs (i.e., output of the mappers)?

A) Intermediate key-value pairs are written to the local disks of the machines running the map tasks, and then copied to the machine running the reduce tasks.
B) Intermediate key-value pairs are written to the local disks of the machines running the map tasks, and are then copied to HDFS. Reducers read the intermediate data from HDFS.
C) Intermediate key-value pairs are written to HDFS. Reducers copy the intermediate data to the local disks of the machines running the reduce tasks.
D) Intermediate key-value pairs are written to HDFS. Reducers read the intermediate data from HDFS.

5. What happens in a MapReduce job when you set the number of reducers to zero?

A) No reducer executes, but the outputs of all the mappers are gathered together and written to a single file in HDFS.
B) Setting the number of reducers to zero is invalid, and an exception is thrown.
C) No reducer executes, but the mappers generate no output.
D) No reducer executes, and the output of each mapper is written to a separate file in HDFS.

Fragen und Antworten: