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Beim Bezahlen benutzen wir „Credit Card", die zuverlässigste und sicherste Zahlungsmittel ist.

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Die Bestehensrate für Für CCA-505 Prüfung erreicht 98.9%, denn alle von uns angebotenen CCA-505 Examfragen sind von unseren Experten sorgfältig ausgesucht. Sie brauchen keine unnötige Zeit und Mühe auf jene nutzlose Cloudera CCA-505 Examfragen vergeuden, so ist Ihre Bestehensrate nazürlich höher als die anderen. Auch wenn Sie unglücklicherweise in der CCA-505 Prüfung durchfallen, würden Sie auch keinen finanziellen Verlust erleiden. Denn wir können Ihnen versprechen, solange Sie und Ihr von dem Prüfungszentrum ausgestelles Zeugnis gezeigt haben, werden Wir Ihnen nach der Bestätigung alle Ihren Gebühren zurückzahlen. Das ist das sogenannte Slogan „Keine Hilfe, volle Erstattung". Oder Sie können andere Prüfungsfragen bei uns wechseln, was auch kostenlos ist. Trotzdem wüschen wir Ihnen herzlich, dass Sie Ihre CCA-505 Prüfung zum ersten Mal bestehen können.

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

1. 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) HUE
B) HBase
C) Oozie
D) Sqoop
E) Zookeeper

2. Which two are Features of Hadoop's rack topology?

A) HDFS is rack aware but MapReduce daemons are not
B) Hadoop gives preference to Intra rack data transfer in order to conserve bandwidth
C) Configuration of rack awareness is accomplished using a configuration file. You cannot use a rack topology script.
D) Rack location is considered in the HDFS block placement policy
E) Even for small clusters on a single rack, configuring rack awareness will improve performance.

3. Which three basic configuration parameters must you set to migrate your cluster from MapReduce1 (MRv1) to MapReduce v2 (MRv2)?

A) Configure the number of map tasks per job on YARN by setting the following property in
mapred-site.xml:
<name>mapreduce.job.maps</name>
<value>2</value>
B) Configure MapReduce as a framework running on YARN by setting the following
property in mapred-site.xml:
<name>mapreduce.framework.name</name>
<value>yarn</value>
C) Configure the NodeManager hostname and enable services on YARN by setting the
following property in yarn-site.xml:
<name>yarn.nodemanager.hostname</name>
<value>your_nodeManager_hostname</value>
D) Configure the NodeManager to enable MapReduce services on YARN by adding
following property in yarn-site.xml:
<name>yarn.nodemanager.aux-services</name>
<value>mapreduce_shuffle</value>
E) Configure the ResourceManager hostname and enable node services on YARN by
setting the following property in yarn-site.xml:
<name>yarn.resourcemanager.hostname</name>
<value>your_responseManager_hostname</value>
F) Configure a default scheduler to run on YARN by setting the following property in
sapred-site.xml:
<name>mapreduce.jobtracker.taskScheduler</name>
<value>org.apache.hadoop.mapred.JobQueueTaskScheduler</value>

4. Given:

You want to clean up this list by removing jobs where the state is KILLED. What command you enter?

A) Yarn rmadmin -refreshQueue
B) Yarn rmadmin -kill application_1374638600275_0109
C) Yarn application -refreshJobHistory
D) Yarn application -kill application_1374638600275_0109

5. You have installed a cluster running HDFS and MapReduce version 2 (MRv2) on YARN. You have no afs.hosts entry()ies in your hdfs-alte.xml configuration file. You configure a new worker node by setting fs.default.name in its configuration files to point to the NameNode on your cluster, and you start the DataNode daemon on that worker node.
What do you have to do on the cluster to allow the worker node to join, and start storing HDFS blocks?

A) Nothing; the worker node will automatically join the cluster when the DataNode daemon is started.
B) Restart the NameNode
C) Without creating a dfs.hosts file or making any entries, run the command hadoop dfsadmin -refreshHadoop on the NameNode
D) Create a dfs.hosts file on the NameNode, add the worker node's name to it, then issue the command hadoop dfsadmin -refreshNodes on the NameNode

Fragen und Antworten: