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1. Which of the following best describes the map method input and output?

A) It accepts a single key-value pair as input and can emit only one key-value pair as output.
B) It accepts a list of key-value pairs as input hut run emit only one key value pair as output.
C) It accepts a single key-value pair as input and can emit any number of key-value pairs as output, including zero.
D) It accepts a single key-value pair as input and emits a single key and list of corresponding values as output

2. All keys used for intermediate output from mappers must do which of the following:

A) Be a subclass of Filelnput-Format
B) Override isSplitable
C) Use a comparator for speedy sorting
D) Be compressed using a splittable compression algorithm.
E) Implement WritableComparable

3. For each input key-value pair, mappers can emit:

A) As many intermediate key value pairs as desired, as long as all the keys have the same type and all the values have the same type.
B) One intermediate key value pair, of a different type.
C) As many intermediate key-value pairs as desired, but they cannot be of the same type as the input key-value pair.
D) As many intermediate key-value pairs as desired. There are no restrictions on the types of those key-value pairs (i.e., they can be heterogeneous).
E) One intermediate key value pair, but of the same type.

4. What happens in a MapReduce job when you set the number of reducers to zero?

A) No reducer executes, but the outputs of all the mappers are gathered together and written to a single file in HDFS.
B) Setting the number of reducers to zero is invalid, and an exception is thrown.
C) No reducer executes, but the mappers generate no output.
D) No reducer executes, and the output of each mapper is written to a separate file in HDFS.

5. You've written a MapReduce job that will process 500 million input records and generate 500 million key-value pairs. The data is not uniformly distributed. Your MapReduce job will create a significant amount of intermediate data that it needs to transfer between mappers and reducers which is a potential bottleneck. A custom implementation of which of the following interfaces is most likely to reduce the amount of intermediate data transferred across the network?

A) Partitioner
B) Combiner
C) WritableComparable
D) InputFormat
E) OutputFormat
F) Writable

질문과 대답: