Hortonworks HADOOP-PR000007 : Hortonworks-Certified-Apache-Hadoop-2.0-Developer(Pig and Hive Developer)

Prüfungscode: HADOOP-PR000007

Prüfungsname: Hortonworks-Certified-Apache-Hadoop-2.0-Developer(Pig and Hive Developer)

Aktualisiert Zeit: 04-10-2026

Nummer: 110 Fragen und Antworten

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Über Hortonworks HADOOP-PR000007 Prüfungen echte Fragen

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Hortonworks HADOOP-PR000007 Prüfungsthemen:

AbschnittGewichtungZiele
Grundlagen von Hadoop und HDFS20%- Architektur von Hadoop 2.0 und YARN
- Dateioperationen, Berechtigungen und Datenverwaltung in HDFS
Datenaufnahme und Integration im Ökosystem5%- Grundlagen der Nutzung von Sqoop und Flume
- Workflow-Orchestrierung mit Oozie
Entwicklung mit Apache Pig40%- Benutzerdefinierte Funktionen (UDFs) und Optimierung
- Integration mit HCatalog und Hive
- Datentransformation, Filterung, Gruppierung und Verknüpfung von Daten
- Syntax von Pig Latin, Datenladung und Datenspeicherung
Entwicklung mit Apache Hive35%- Architektur von Hive, Metastore und Tabellenverwaltung
- Datentypen, Serialisierung und Dateiformate
- HiveQL-Abfragen, Verknüpfungen, Aggregationen und Partitionierung
- Leistungsoptimierung und Indexierung

Hortonworks-Certified-Apache-Hadoop-2.0-Developer(Pig and Hive Developer) HADOOP-PR000007 Prüfungsfragen mit Lösungen

Frage #1

Consider the following two relations, A and B.

What is the output of the following Pig commands?
X = GROUP A BY S1; DUMP X;

  • A. Option A
  • B. Option D
  • C. Option C
  • D. Option B
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Antwort: B  🗳️

Frage #2

Which one of the following statements describes the relationship between the ResourceManager and the
ApplicationMaster?

  • A. The ApplicationMaster requests resources from the ResourceManager
  • B. The ResourceManager monitors and restarts any failed Containers of the ApplicationMaster
  • C. The ApplicationMaster starts an instance of the ResourceManager within each Container
  • D. The ApplicationMaster starts a single instance of the ResourceManager
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Antwort: A  🗳️

Frage #3

Can you use MapReduce to perform a relational join on two large tables sharing a key? Assume that the
two tables are formatted as comma-separated files in HDFS.

  • A. Yes, but only if one of the tables fits into memory
  • B. No, MapReduce cannot perform relational operations.
  • C. Yes.
  • D. No, but it can be done with either Pig or Hive.
  • E. Yes, so long as both tables fit into memory.
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Antwort: C  🗳️

Frage #4

What data does a Reducer reduce method process? Reference: Yahoo! Hadoop Tutorial, Module 4:
MapReduce

  • A. All the data in a single input file.
  • B. All data produced by a single mapper.
  • C. All data for a given value, regardless of which mapper(s) produced it.
  • D. All data for a given key, regardless of which mapper(s) produced it.
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Antwort: D  🗳️

Frage #5

All keys used for intermediate output from mappers must:

  • A. Be a subclass of FileInputFormat.
  • B. Override isSplitable.
  • C. Implement a splittable compression algorithm.
  • D. Implement WritableComparable.
  • E. Implement a comparator for speedy sorting.
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Antwort: D  🗳️

1256 KundenrezensionenNeueste Kommentare

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