MKT-101 Practice Questions

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NEW QUESTION: 1
An administrator is running a View Infrastructure with Linked Clones running on ESXi 5.x. Users should not be able to eject devices such as CD-ROMs from the virtual desktops.
What should the administrator do on the vSphere Client to prevent users from ejecting devices?
A. Right click on the parent image, and then in Edit Settings-->Options, disable Hot Add.
B. Modify the parent image .nvram file, and set devices.hotplug to False.
C. Right click on the parent image and then in Edit Settings-->Hardware, disable Hot Plug.
D. Modify the parent image .vmx file, and set devices.hotplug to False.
Answer: D

NEW QUESTION: 2
Refer to the exhibit.

This snippet of a script has recently started exiting abnormally with an exception stating "Unexpected HTTP Response code: 429".
Which solution handles rate limiting by the remote API?


A. Option C
B. Option B
C. Option A
D. Option D
Answer: D

NEW QUESTION: 3
You have converted your Hadoop cluster from a MapReduce 1 (MRv1) architecture to a MapReduce 2 (MRv2) on YARN architecture. Your developers are accustomed to specifying map and reduce tasks (resource allocation) tasks when they run jobs. A developer wants to know how specify to reduce tasks when a specific job runs. Which method should you tell that developer to implement?
A. In YARN, the ApplicationMaster is responsible for requesting the resources required for a specific job. Thus, executing -p yarn.applicationmaster.reduce.tasks-2 will specify that the ApplicationMaster launch two task containers on the worker nodes.
B. In YARN, resource allocation is a function of megabytes of memory in multiple of 1024mb. Thus, they should specify the amount of memory resource they need by executing -D mapreduce.reduce.memory-mp-2040
C. Developers specify reduce tasks in the exact same way for both MapReduce version 1 (MRv1) and MapReduce version 2 (MRv2) on YARN. Thus, executing -p mapreduce.job.reduce-2 will specify 2 reduce tasks.
D. MapReduce version 2 (MRv2) on YARN abstracts resource allocation away from the idea of "tasks" into memory and virtual cores, thus eliminating the need for a developer to specify the number of reduce tasks, and indeed preventing the developer from specifying the number of reduce tasks.
E. In YARN, resource allocation is a function of virtual cores specified by the ApplicationMaster making requests to the NodeManager where a reduce task is handled by a single container (and this a single virtual core). Thus, the developer needs to specify the number of virtual cores to the NodeManager by executing -p yarn.nodemanager.cpuvcores=2
Answer: E