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Reviews  Neueste Kommentare
Es ist das geeigneteste Studienmaterial für die CCA-505 Prüfung. Es deckt alle Schwerpunkte ab und ist einfach zu verstehen. Ich habe meine Prüfung bestanden, Vielen Dank!

Leuchtenberg

Ich habe heute die CCA-505 Prüfung abgelegt, nachdem ihre Studienführung benutzt habe. Und ich bestand diese Prüfung bei meinem ersten Versuch. Dank für ihre Unterstützung.

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Cloudera Certified Administrator for Apache Hadoop (CCAH) CDH5 Upgrade : CCA-505

CCA-505 deutsch prüfung

Exam Code: CCA-505

Prüfungsname: Cloudera Certified Administrator for Apache Hadoop (CCAH) CDH5 Upgrade Exam

Aktulisiert: 22-07-2026

Nummer: 45 Q&As

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Cloudera CCA-505 Prüfungsthemen:

AbschnittGewichtungZiele
Thema 1: HDFS17%- Architektur und Verwaltung von HDFS
  • 1. Befehle der Hadoop File System Shell
  • 2. Anwendungsfälle für HDFS Federation
  • 3. Gestaltungsziele von HDFS
  • 4. Betrieb von Apache Hadoop-Clustern für Speicherung und Verarbeitung
  • 5. Komponenten und Daemons eines HDFS-HA-Quorum-Clusters
  • 6. Funktion der HDFS-Daemons
  • 7. Lese- und Schreibpfade für Dateien
  • 8. Auswahlmöglichkeiten für die Datenserialisierung
  • 9. HDFS-Sicherheit mit Kerberos
Thema 2: Planung von Hadoop-Clustern16%- Planung und Infrastruktur
  • 1. Kernel-Optimierung und Auslagerung auf Festplatte
  • 2. Analyse der Arbeitslast für Prozessor, Arbeitsspeicher, Speicherkapazität und E/A-Leistung
  • 3. Auswahl der Hardware
  • 4. Aspekte der Netzwerkplanung
  • 5. Auswahl des Betriebssystems
  • 6. Auswahl von Ökosystemkomponenten zur Einhaltung von SLAs
Thema 3: Installation und Verwaltung von Hadoop-Clustern25%- Bereitstellung und Verwaltung von Clustern
  • 1. Installation und Konfiguration der CDH-5-Komponenten
  • 2. Installation von Impala, Flume, Oozie, Hue, Sqoop, Hive und Pig
  • 3. Verwendung von Cloudera Manager
  • 4. Behandlung von Festplatten- und Geräteausfällen
  • 5. Verwaltung von Hadoop-Dateisystemen
Thema 4: Ressourcenverwaltung10%- Planungsmodule
  • 1. Fair Scheduler unter YARN
  • 2. FIFO Scheduler
  • 3. Capacity Scheduler
  • 4. Gestaltungsziele der Planungsmodule
Thema 5: YARN und MapReduce Version 217%- Verwaltung von YARN
  • 1. Ressourcenzuweisung in YARN
  • 2. Bereitstellung von MRv2/YARN und der zugehörigen Daemons
  • 3. Migration von MRv1 zu MRv2
  • 4. Aktualisierung von Clustern von Hadoop 1.x auf Hadoop 2.x
  • 5. Gestaltungsgrundlagen von YARN
  • 6. Ablauf von MapReduce-Aufträgen auf YARN
Thema 6: Überwachung und Protokollierung15%- Clusterüberwachung
  • 1. Erfassung von Hadoop-Leistungskennzahlen
  • 2. Überwachung der Cluster-Daemons
  • 3. Verwaltung der Hadoop-Protokolldateien
  • 4. Auswertung von Protokolldateien
  • 5. Analyse der Weboberflächen von NameNode und JobTracker
  • 6. Überwachung der Auslastung von Prozessor, Arbeitsspeicher und Auslagerungsspeicher

Cloudera Certified Administrator for Apache Hadoop (CCAH) CDH5 Upgrade CCA-505 Prüfungsfragen mit Lösungen

1. You have a cluster running with the Fair Scheduler enabled. There are currently no jobs running on the cluster, and you submit a job A, so that only job A is running on the cluster. A while later, you submit Job B.
now job A and Job B are running on the cluster at the same time. How will the Fair Scheduler handle these two jobs?

A) When job A gets submitted, it consumes all the tasks slots.
B) When job B gets submitted, it will get assigned tasks, while Job A continue to run with fewer tasks.
C) When job B gets submitted, Job A has to finish first, before job B can scheduled
D) When job A gets submitted, it doesn't consume all the task slots


2. On a cluster running MapReduce v2 (MRv2) on YARN, a MapReduce job is given a directory of 10 plain text as its input directory. Each file is made up of 3 HDFS blocks. How many Mappers will run?

A) 10
B) 3
C) We cannot say; the number of Mappers is determined by the ApplicationManager
D) 30
E) We cannot say; the number of Mappers is determined by the RsourceManager
F) We cannot say; the number of Mappers is determined by the developer


3. You are planning a Hadoop cluster and considering implementing 10 Gigabit Ethernet as the network fabric. Which workloads benefit the most from a faster network fabric?

A) When your workload generates a large amount of output data, significantly larger than amount of intermediate data
B) When workload consumers a large amount of input data, relative to the entire capacity of HDFS
C) When your workload generates a large amount of intermediate data, on the order of the input data itself
D) When your workload consists of processor-intensive tasks


4. You are configuring your cluster to run HDFS and MapReduce v2 (MRv2) on YARN. Which daemons need to be installed on your clusters master nodes? (Choose Two)

A) TaskTracker
B) DataNode
C) NameNode
D) HMaster
E) JobTracker
F) ResourceManager


5. Which two are Features of Hadoop's rack topology?

A) HDFS is rack aware but MapReduce daemons are not
B) Hadoop gives preference to Intra rack data transfer in order to conserve bandwidth
C) Even for small clusters on a single rack, configuring rack awareness will improve performance.
D) Configuration of rack awareness is accomplished using a configuration file. You cannot use a rack topology script.
E) Rack location is considered in the HDFS block placement policy


Fragen und Antworten:

1. Frage
Antwort: C
2. Frage
Antwort: B
3. Frage
Antwort: C
4. Frage
Antwort: C,F
5. Frage
Antwort: C,E

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