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NEW QUESTION: 1
You've written a MapReduce job that will process 500 million input records and generated 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 reduces which is a potential bottleneck. A custom implementation of which interface is most likely to reduce the amount of intermediate data transferred across the network?
A. Writable
B. Partitioner
C. Combiner
D. InputFormat
E. WritableComparable
F. OutputFormat
Answer: C
Explanation:
Combiners are used to increase the efficiency of a MapReduce program. They are used to aggregate intermediate map output locally on individual mapper outputs. Combiners can help you reduce the amount of data that needs to be transferred across to the reducers. You can use your reducer code as a combiner if the operation performed is commutative and associative.
Reference: 24 Interview Questions & Answers for Hadoop MapReduce developers, What are combiners? When should I use a combiner in my MapReduce Job?

NEW QUESTION: 2
What command can be used following installation to verify that all Streams hosts satisfy the configuration and network connectivity requirements including access to appropriate directories on the shared file system?
A. connectivity_checker
B. streamtool checkhost
C. checkhost
D. dependency_checker.sh
Answer: B

NEW QUESTION: 3
Which of the following tools can be used to detect steganography?
A. Dskprobe
B. Blindside
C. Snow
D. ImageHide
Answer: A


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