About Microsoft PL-600 Exam Questions

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Jorunn zuckte mit den Schultern.

NEW QUESTION: 1
To process input key-value pairs, your mapper needs to lead a 512 MB data file in memory. What is the best way to accomplish this?
A. Serialize the data file, insert in it the JobConf object, and read the data into memory in the configure method of the mapper.
B. Place the data file in the DistributedCache and read the data into memory in the map method of the mapper.
C. Place the data file in the DistributedCache and read the data into memory in the configure method of the mapper.
D. Place the data file in the DataCache and read the data into memory in the configure method of the mapper.
Answer: B
Explanation:
Explanation/Reference:
Hadoop has a distributed cache mechanism to make available file locally that may be needed by Map/ Reduce jobs Use Case
Lets understand our Use Case a bit more in details so that we can follow-up the code snippets.
We have a Key-Value file that we need to use in our Map jobs. For simplicity, lets say we need to replace all keywords that we encounter during parsing, with some other value.
So what we need is
A key-values files (Lets use a Properties files)
The Mapper code that uses the code
Write the Mapper code that uses it
view sourceprint?
01.
public class DistributedCacheMapper extends Mapper<LongWritable, Text, Text, Text> {
02.
03.
Properties cache;
04.
05.
@ Override
06.
protected void setup(Context context) throws IOException, InterruptedException {
07.
super.setup(context);
08.
Path[] localCacheFiles = DistributedCache.getLocalCacheFiles(context.getConfiguration());
09.
10.
if(localCacheFiles != null) {
11.
// expecting only single file here
12.
for (int i = 0; i < localCacheFiles.length; i++) {
13.
Path localCacheFile = localCacheFiles[i];
14.
cache = new Properties();
15.
cache.load(new FileReader(localCacheFile.toString()));
16.
}
17.
} else {
18.
// do your error handling here
19.
}
20.
21.
}
22.
23.
@Override
24.
public void map(LongWritable key, Text value, Context context) throws IOException, InterruptedException
{
25.
// use the cache here
26.
// if value contains some attribute, cache.get(<value>)
27.
// do some action or replace with something else
28.
}
29.
30.
}
Note:
* Distribute application-specific large, read-only files efficiently.
DistributedCache is a facility provided by the Map-Reduce framework to cache files (text, archives, jars etc.) needed by applications.
Applications specify the files, via urls (hdfs:// or http://) to be cached via the JobConf. The DistributedCache assumes that the files specified via hdfs:// urls are already present on the FileSystem at the path specified by the url.
Reference: Using Hadoop Distributed Cache

NEW QUESTION: 2
Which option would the application first look at to default the Location field in the Purchase Order Line?
A. Purchase Order Header
B. Supplier site assignment record of the supplier site in the Requisitioning BU.
C. BU assignment record of the source agreement that corresponds to the Requisitioning BU
D. "Requisitioning Business Function Configuration" task of the Requisitioning BU.
Answer: A
Explanation:
Explanation
Location
* Header
* BU assignment record of the source agreement corresponding to the Requisitioning BU
* Supplier Site Assignment record of the supplier site in the Requisitioning BU
* Requisitioning Business Function Configuration of the Requisitioning BU

NEW QUESTION: 3
The Ethernet specification details several different fiber optic media types. What is the wire transmission speeds for 1000BASE-LX Ethernet?
A. 10 Mb/s
B. 1000 Mb/s
C. 100 Mb/s
D. 1 Mb/s
Answer: B

NEW QUESTION: 4
R80 Security Management Server can be installed on which of the following operating systems?
A. Gaia, SPLAT, Windows Server only
B. Gaia, SPLAT, Windows Server and IPSO only
C. Gaia and SPLAT only
D. Gaia only
Answer: D
Explanation:
Explanation
R80 can be installed only on GAIA OS.
Supported Check Point Installations All R80 servers are supported on the Gaia Operating System:
* Security Management Server
* Multi-Domain Security Management Server
* Log Server
* Multi-Domain Log Server
* SmartEvent Server
References: