NCP-DB Practice Questions

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NEW QUESTION: 1
Your client application submits a MapReduce job to your Hadoop cluster. Identify the Hadoop daemon on which the Hadoop framework will look for an available slot schedule a MapReduce operation.
A. NameNode
B. DataNode
C. Secondary NameNode
D. TaskTracker
E. JobTracker
Answer: E
Explanation:
JobTracker is the daemon service for submitting and tracking MapReduce jobs in Hadoop. There is only One Job Tracker process run on any hadoop cluster. Job Tracker runs on its own JVM process. In a typical production cluster its run on a separate machine. Each slave node is configured with job tracker node location. The JobTracker is single point of failure for the Hadoop MapReduce service. If it goes down, all running jobs are halted. JobTracker in Hadoop performs following actions(from Hadoop Wiki:)
Client applications submit jobs to the Job tracker. The JobTracker talks to the NameNode to determine the location of the data The JobTracker locates TaskTracker nodes with available slots at or near the data The JobTracker submits the work to the chosen TaskTracker nodes. The TaskTracker nodes are monitored. If they do not submit heartbeat signals often enough, they are deemed to have failed and the work is scheduled on a different TaskTracker. A TaskTracker will notify the JobTracker when a task fails. The JobTracker decides what to do then: it may resubmit the job elsewhere, it may mark that specific record as something to avoid, and it may may even blacklist the TaskTracker as unreliable. When the work is completed, the JobTracker updates its status.
Client applications can poll the JobTracker for information.
Reference: 24 Interview Questions & Answers for Hadoop MapReduce developers, What is a JobTracker in Hadoop? How many instances of JobTracker run on a Hadoop Cluster?

NEW QUESTION: 2
Wählen Sie für jede der folgenden Aussagen Ja aus, wenn die Aussage wahr ist. Andernfalls wählen Sie Nein. HINWEIS: Jede richtige Auswahl ist einen Punkt wert.

Answer:
Explanation:

NEW QUESTION: 3
A company has centralized all its logs into one Amazon CloudWatch Logs log group. The SysOps Administrator is to alert different teams of any issues relevant to them.
What is the MOST efficient approach to accomplish this?
A. Redesign the aggregation of logs so that each team's relevant parts are sent to a separate log group, then subscribe each team to its respective log group.
B. Set up different metric filters for each team based on patterns and alerts. Each alarm will notify the appropriate notification list.
C. Write a AWS lambda function that will query the logs every minute and contain the logic of which team to notify on which patterns and issues.
D. Create an AWS Auto Scaling group of Amazon EC2 instances that will scale based on the amount of ingested log entries. This group will pull streams, look for patterns, and send notifications to relevant teams.
Answer: C
Explanation:
https://docs.aws.amazon.com/AmazonCloudWatch/latest/logs/SubscriptionFilters.html