S2000-001 Practice Questions

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Daher werden die Sätze über die Invarianz S2000-001 Online Prüfung des Wesens und damit die Sätze über die Invarianz der Wahrheit abgeleitet.

NEW QUESTION: 1
The DMAIC approach to problem solving stands for Define, __________, Analyze, Improve and Control.
A. Memorize
B. Manipulate
C. Measure
D. Manage
Answer: C
Explanation:
Explanation/Reference:
Explanation:

NEW QUESTION: 2
Operating System logs are most beneficial for Identifying or Investigating suspicious activities involving a particular host. Which of the following Operating System logs contains information about operational actions performed by OS components?
A. Event logs
B. IDS logs
C. Audit logs
D. Firewall logs
Answer: A

NEW QUESTION: 3
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 HDFS. Reducers read the intermediate data from HDFS.
B. Intermediate key-value pairs are written to HDFS. Reducers copy the intermediate data to the local disks of the machines running the reduce tasks.
C. 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.
D. 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.
Answer: C
Explanation:
The mapper output (intermediate data) is stored on the Local file system (NOT HDFS) of each individual mapper nodes. This is typically a temporary directory location which can be setup in config by the hadoop administrator. The intermediate data is cleaned up after the Hadoop Job completes.
Note: *Reducers start copying intermediate key-value pairs from the mappers as soon as they are available. The progress calculation also takes in account the processing of data transfer which is done by reduce process, therefore the reduce progress starts showing up as soon as any intermediate key-value pair for a mapper is available to be transferred to reducer. Though the reducer progress is updated still the programmer defined reduce method is called only after all the mappers have finished.
*Reducer is input the grouped output of a Mapper. In the phase the framework, for each Reducer, fetches the relevant partition of the output of all the Mappers, via HTTP.
*Mapper maps input key/value pairs to a set of intermediate key/value pairs.
Maps are the individual tasks that transform input records into intermediate records. The transformed intermediate records do not need to be of the same type as the input records. A given input pair may map to zero or many output pairs.
*All intermediate values associated with a given output key are subsequently grouped by the framework, and passed to the Reducer(s) to determine the final output.
Reference:Questions & Answers for Hadoop MapReduce developers,Where is the Mapper Output (intermediate kay-value data) stored ?