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Daher war es wahrscheinlich nur eine Frage der Zeit, Professional-Cloud-Architect Fragenpool.pdf bis jemand ein elektrisches Medikament entwickelte, Ich habe am Royal Halloway studiert.
NEW QUESTION: 1
イベントがインシデントであることを確認した後、インシデント対応チームが次に行うべきことは次のうちどれですか？
A. 経営陣にエスカレーションする
B. 対応計画を呼び出します。
C. インシデントを封じ込めます。
D. トゥートの原因を特定します。
Answer: C
NEW QUESTION: 2
Given the code fragments:
A. France
Not Found
B. France
Optional [Not Found]
C. Optional (France)
Not Found
D. optional [France]
Optional [Not Found]
Answer: A
NEW QUESTION: 3
CORRECT TEXT
Problem Scenario 70 : Write down a Spark Application using Python, In which it read a file "Content.txt" (On hdfs) with following content. Do the word count and save the results in a directory called "problem85" (On hdfs)
Content.txt
Hello this is ABCTECH.com
This is XYZTECH.com
Apache Spark Training
This is Spark Learning Session
Spark is faster than MapReduce
Answer:
Explanation:
See the explanation for Step by Step Solution and configuration.
Explanation:
Solution :
Step 1 : Create an application with following code and store it in problem84.py
# Import SparkContext and SparkConf
from pyspark import SparkContext, SparkConf
# Create configuration object and set App name
conf = SparkConf().setAppName("CCA 175 Problem 85") sc = sparkContext(conf=conf)
#load data from hdfs
contentRDD = sc.textFile(MContent.txt")
#filter out non-empty lines
nonemptyjines = contentRDD.filter(lambda x: len(x) > 0)
#Split line based on space
words = nonempty_lines.ffatMap(lambda x: x.split(''}}
#Do the word count
wordcounts = words.map(lambda x: (x, 1)) \
reduceByKey(lambda x, y: x+y) \
map(lambda x: (x[1], x[0]}}.sortByKey(False}
for word in wordcounts.collect(): print(word)
#Save final data " wordcounts.saveAsTextFile("problem85")
step 2 : Submit this application
spark-submit -master yarn problem85.py
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