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Cloudera CCA-505 試験シラバストピック:
| セクション | 目標 |
|---|---|
| トピック 1: セキュリティと認証 | - Kerberos認証のセットアップ - 認可とアクセス制御 |
| トピック 2: クラスターのインストールと構成 | - CDH5のインストールとデプロイ - Cloudera Managerの使用と構成 |
| トピック 3: YARNおよびリソース管理 | - ジョブスケジューリングとリソース割り当て - ResourceManagerおよびNodeManagerの構成 |
| トピック 4: Hadoopクラスターアーキテクチャ | - Cloudera Distribution for Hadoop (CDH5) アーキテクチャ - 主要なHadoopコンポーネントの概要 (HDFS、YARN、MapReduce) |
| トピック 5: アップグレードとメンテナンス | - ローリングアップグレードとロールバック手順 - CDH5アップグレードの計画と実行 - クラスターの監視とトラブルシューティング |
| トピック 6: HDFS管理 | - バックアップおよびリカバリ操作 - HDFSの構成と管理 - データレプリケーション、ブロック管理、およびストレージポリシー |
Cloudera Certified Administrator for Apache Hadoop (CCAH) CDH5 Upgrade 認定 CCA-505 試験問題：
問題 #1
You observe that the number of spilled records from Map tasks far exceeds the number of map output records. Your child heap size is 1GB and your io.sort.mb value is set to 100 MB. How would you tune your io.sort.mb value to achieve maximum memory to disk I/O ratio?
A. Decrease the io.sort.mb value to 0
B. Tune the io.sort.mb value until you observe that the number of spilled records equals (or is as close to equals) the number of map output records
C. For 1GB child heap size an io.sort.mb of 128 MB will always maximize memory to disk I/O
D. Increase the io.sort.mb to 1GB
問題 #2
Your cluster is configured with HDFS and MapReduce version 2 (MRv2) on YARN. What is the result when you execute: hadoop jar samplejar.jar MyClass on a client machine?
A. SampleJar.jar is sent to the ApplicationMaster which allocation a container for Sample.jar
B. SampleJar.Jar is serialized into an XML file which is submitted to the ApplicationMaster
C. SampleJar.Jar is sent directly to the ResourceManager
D. SampleJar.Jar is placed in a temporary directly in HDFS
問題 #3
You are migrating a cluster from MapReduce version 1 (MRv1) to MapReduce version2 (MRv2) on YARN. To want to maintain your MRv1 TaskTracker slot capacities when you migrate. What should you do?
A. Configure yarn.nodemanager.resource.memory-mb and yarn.nodemanager.resource.cpu-vcores to match the capacity you require under YARN for each NodeManager
B. You don't need to configure or balance these properties in YARN as YARN dynamically balances resource management capabilities on your cluster
C. Configure mapred.tasktracker.map.tasks.maximum and mapred.tasktracker.reduce.tasks.maximum ub yarn.site.xml to match your cluster's configured capacity set by yarn.scheduler.minimum-allocation
D. Configure yarn.applicationmaster.resource.memory-mb and yarn.applicationmaster.cpuvcores so that ApplicationMaster container allocations match the capacity you require.
問題 #4
You are running a Hadoop cluster with MapReduce version 2 (MRv2) on YARN. You consistently see that MapReduce map tasks on your cluster are running slowly because of excessive garbage collection of JVM, how do you increase JVM heap property to 3GB to optimize performance?
A. Mapreduce.map.java.opts=-Xms3072m
B. Mapreduce.map.java.opts=-Xmx3072m
C. Yarn.application.child.java.opts=-3072m
D. Yarn.application.child.java.opts-Xax3072m
問題 #5
For each YARN Job, the Hadoop framework generates task log files. Where are Hadoop's files stored?
A. In HDFS, In the directory of the user who generates the job
B. Cached by the NodeManager managing the job containers, then written to a log directory on the NameNode
C. On the local disk of the slave node running the task
D. Cached In the YARN container running the task, then copied into HDFS on fob completion
解説：
| 問題 #1 正解： B | 問題 #2 正解： A | 問題 #3 正解： A | 問題 #4 正解： B | 問題 #5 正解： C |
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