Cloudera CCA-505 試験概要:
| 認定ベンダー: | Cloudera |
|---|---|
| 試験名: | Cloudera Certified Administrator for Apache Hadoop (CCAH) CDH5 アップグレード試験 |
| 試験番号: | CCA-505 |
| 受験料: | USD $125 |
| 関連資格: | Cloudera Certified Administrator for Apache Hadoop (CCAH) |
| 試験時間: | 90 分 |
| 合格点: | 70% |
| 試験形式: | 多肢選択式 |
| 出題数: | 45 |
| 認定の有効期間: | 提供終了 |
| 対応言語: | 日本語, 英語 |
| サンプル問題: | Cloudera CCA-505 サンプル問題 |
| 受験方法: | 認定試験プラットフォームを通じて提供される監督付き試験です（提供当時はオンラインで受験可能でした）。なお、CCA-505試験は現在提供を終了しています。 |
| 前提条件: | 既存のCloudera認定管理者（CCAH）受験者を対象としたCDH5アップグレード試験として設計されており、Hadoopの管理およびCDHに関する知識があることを前提としています。 |
| 公式シラバスのURL: | https://www.cloudera.com/services-and-support/training/certification/ccah.html |
Cloudera CCA-505 試験シラバストピック:
| セクション | 比重 | 目標 |
|---|---|---|
| Hadoopクラスターの計画 | 16% | - 計画とインフラストラクチャ
|
| 監視とログ記録 | 15% | - クラスターの監視
|
| YARNおよびMapReduceバージョン2 | 17% | - YARNの管理
|
| HDFS | 17% | - HDFSのアーキテクチャと管理
|
| リソース管理 | 10% | - スケジューラー
|
| Hadoopクラスターのインストールと管理 | 25% | - クラスターのデプロイと管理
|
Cloudera Certified Administrator for Apache Hadoop (CCAH) CDH5 Upgrade 認定 CCA-505 試験問題：
問題 #1
Which process instantiates user code, and executes map and reduce tasks on a cluster running MapReduce V2 (MRv2) on YARN?
A. ApplicationMaster
B. TaskTracker
C. JobTracker
D. ResourceManager
E. NodeManager
F. NameNode
G. DataNode
問題 #2
For each YARN Job, the Hadoop framework generates task log files. Where are Hadoop's files stored?
A. On the local disk of the slave node running the task
B. Cached by the NodeManager managing the job containers, then written to a log directory on the NameNode
C. Cached In the YARN container running the task, then copied into HDFS on fob completion
D. In HDFS, In the directory of the user who generates the job
問題 #3
---
Your cluster has the following characteristics:
A rack aware topology is configured and on
Replication is not set to 3
Cluster block size is set to 64 MB
Which describes the file read process when a client application connects into the cluster and requests a 50MB file?
A. The client queries the NameNode which retrieves the block from the nearest DataNode to the client and then passes that block back to the client.
B. The client queries the NameNode for the locations of the block, and reads from a random location in the list it retrieves to eliminate network I/O leads by balancing which nodes it retrieves data from at any given time.
C. The client queries the NameNode for the locations of the block, and reads all three copies. The first copy to complete transfer to the client is the one the client reads as part of Hadoop's speculative execution framework.
D. The client queries the NameNode for the locations of the block, and reads from the first location in the list it receives.
問題 #4
You have a 20 node Hadoop cluster, with 18 slave nodes and 2 master nodes running HDFS High Availability (HA). You want to minimize the chance of data loss in you cluster. What should you do?
A. Run a Secondary NameNode on a different master from the NameNode in order to load provide automatic recovery from a NameNode failure
B. Set an HDFS replication factor that provides data redundancy, protecting against failure
C. Run the ResourceManager on a different master from the NameNode in the order to load share HDFS metadata processing
D. Add another master node to increase the number of nodes running the JournalNode which increases the number of machines available to HA to create a quorum
E. Configure the cluster's disk drives with an appropriate fault tolerant RAID level
問題 #5
Each node in your Hadoop cluster, running YARN, has 64 GB memory and 24 cores. Your yarn-site.xml has the following configuration:
<property>
<name>yarn.nodemanager.resource.memory-mb</name>
<value>32768</value>
</property>
<property>
<name>yarn.nodemanager.resource.cpu-vcores</name>
<value>23</value>
</property>
You want YARN to launch no more than 16 containers per node. What should you do?
A. Modify yarn-site.xml with the following property: <name>yarn.nodemanager.resource.cpu-vcores</name> <value>16</value>
B. No action is needed: YARN's dynamic resource allocation automatically optimizes the node memory and cores
C. Modify yarn-site.xml with the following property: <name>yarn.scheduler.minimum-allocation-mb</name> <value>2048</value>
D. Modify yarn-site.xml with the following property: <name>yarn.scheduler.minimum-allocation-mb</name> <value>4096</value>
解説：
| 問題 #1 正解： C | 問題 #2 正解： A | 問題 #3 正解： A | 問題 #4 正解： C | 問題 #5 正解： A |
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