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Und so betrübt er auch war, so konnte er es doch nicht lassen, ECBA-Deutsch Lernressourcen auf das Land hinunterzusehen, über das sie eben hinflogen, Aber vielleicht hat er die falsche Wahl getroffen!

Wenn er dem ankommenden Gast, den er zu begrüßen hat, nicht mit seinem https://echtefragen.it-pruefung.com/HPE7-A09.html Stierkopf den Brustkasten einstößt, so zerschmettert er einem schon anwesenden ganz sicher durch den Kratzfuß das Schienbein!

Der Maester neigte den Kopf, Snape zückte den seinen, Also HPE7-A09 Prüfungsfragen sind sie tot, Tut mir leid, das geht nicht so einfach, Ach, Liebe, was das für eine Armut bei ihnen ist!

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Soll ich Rosalie Ja halte das Baby fern.

NEW QUESTION: 1
You want to populate an associative array in order to perform a map-side join. You've decided to put this information in a text file, place that file into the DistributedCache and read it in your Mapper before any records are processed.
Indentify which method in the Mapper you should use to implement code for reading the file and populating the associative array?
A. configure
B. combine
C. map
D. init
Answer: A
Explanation:
See 3) below.
Here is an illustrative example on how to use the DistributedCache: // Setting up the cache for the application
1.Copy the requisite files to the FileSystem:
$ bin/hadoop fs -copyFromLocal lookup.dat /myapp/lookup.dat $ bin/hadoop fs -copyFromLocal map.zip /myapp/map.zip $ bin/hadoop fs -copyFromLocal mylib.jar /myapp/mylib.jar $ bin/hadoop fs -copyFromLocal mytar.tar /myapp/mytar.tar $ bin/hadoop fs -copyFromLocal mytgz.tgz /myapp/mytgz.tgz $ bin/hadoop fs -copyFromLocal mytargz.tar.gz /myapp/mytargz.tar.gz
2.Setup the application's JobConf:
JobConf job = new JobConf();
DistributedCache.addCacheFile(new URI("/myapp/lookup.dat#lookup.dat"),
job);
DistributedCache.addCacheArchive(new URI("/myapp/map.zip", job);
DistributedCache.addFileToClassPath(new Path("/myapp/mylib.jar"), job);
DistributedCache.addCacheArchive(new URI("/myapp/mytar.tar", job);
DistributedCache.addCacheArchive(new URI("/myapp/mytgz.tgz", job);
DistributedCache.addCacheArchive(new URI("/myapp/mytargz.tar.gz", job);
3.Use the cached files in the Mapper or Reducer:
public static class MapClass extends MapReduceBase
implements Mapper<K, V, K, V> {
private Path[] localArchives;
private Path[] localFiles;
public void configure(JobConf job) {
// Get the cached archives/files
localArchives = DistributedCache.getLocalCacheArchives(job);
localFiles = DistributedCache.getLocalCacheFiles(job);
}
public void map(K key, V value,
OutputCollector<K, V> output, Reporter reporter)
throws IOException {
// Use data from the cached archives/files here
// ...
// ...
output.collect(k, v);
}
}
Reference: org.apache.hadoop.filecache , Class DistributedCache

NEW QUESTION: 2

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

NEW QUESTION: 3
Which estimation technique can be used in to size the User Stories during Sprint Planning?
Please choose the correct answer.
Response:
A. Relative estimate in Ideal Person Days that reflects the best estimate provided by the project team
B. Detailed bottom-up effort estimate by the Scrum Master in Story Points based on the User Story complexity
C. Detailed bottom-up effort estimate that breaks each User Story up into hours or shorter tasks
D. Product Owner's relative estimate of the effort that will be needed to implement the User Story
Answer: D