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질문 #1
Fusioninsight HD 플랫폼에서 HBase는 현재 보조 인덱스를 지원하지 않습니다.
A. Atrue
B. Bfalse
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정답: B
질문 #2
MRS 플랫폼에서 Flume 데이터 흐름이 노드를 통과할 필요가 없는 구성 요소는 무엇입니까?
A. 싱크
B. 채널
C. topiccorrect
D. 출처
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정답: C
질문 #3
Fusionlnsight HD 플랫폼에서 테이블 및 열 암호화를 지원하는 구성 요소는 무엇입니까? (객관식)
A. HDFSCORRECT
B. HBASECORRECT
C. hivecorrect
D. 플링크
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정답: ABC
질문 #4
Fusionlnsight HD 시스템의 안정성에 대한 다음 설명 중 올바른 것은 무엇입니까? (객관식)
A. 모든 구성 요소에 대해 단일 고장 지점이 없습니다
B. 모든 관리 노드는 Hcorrect입니다
C. 소프트웨어 및 하드웨어 건강 모니터링
D. 네트워크 평면 격리
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정답: ABC
질문 #5
스트리밍 아키텍처에 Nimbus의 어떤 기능이 포함되어 있습니까? (객관식)
A. 작업 실행 상태 Correct를 모니터링합니다
B. 작업 스케줄링 코르 렉스
C. 작업 과정을 시작/종료합니다
D. 리소스 할당 작업
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정답: ABD
질문 #6
F1ink 운영 프로세스에서 리소스 신청을 담당하는 역할은 다음과 같습니다.
A. 클라이언트
B. JobManager
C. taskManager
D. ResourcEmanager
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정답: B
질문 #7
HBase는 기본적으로 어떤 구성 요소를 기본 파일 저장 시스템으로 사용합니까?
A. 파일
B. 카프카
C. 메모리
D. HDFSCORRECT
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정답: D
질문 #8
Flink의 체크포인트 메커니즘은 스트림 애플리케이션의 스냅샷을 지속적으로 생성합니다. 스트림 애플리케이션의 상태 스냅샷은 HDFS 파일 시스템에만 저장할 수 있습니다.
A. 진실
B. falsecorrect
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정답: B
질문 #9
다음 중 빅데이터 시대의 활발한 발전에 기여한 요인은 무엇입니까?
A. 하드웨어 비용 절감 및 네트워크 대역폭 증가
B. 클라우드 컴퓨팅의 상승
C. 스마트 터미널의 인기와 사회적 요구의 증가
D. 위의 모든 것은 정확합니다
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정답: D
질문 #10
키에 저장된 디지털 값에 1을 더하려면 어떤 명령을 사용해야 합니까?
A. incrcorrect
B. 감소
C. 인크 비
D. 감소
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정답: A
질문 #11
다음 중 Flink()가 지원하지 않는 상태 저장소는 무엇입니까?
A. fsstatebackend
B. rocksdbstatebackend
C. MemoryStateBackend
D. filestatebackend
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정답: D
질문 #12
로더 작업이 Fusionlnsight HD의 YARN에 제출된 후에는 작업을 수동으로 중지할 수 없습니다.
A. 진실
B. falsecorrect
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정답: B
질문 #13
많은 소규모 파일 시나리오에서 Spark는 많은 작업을 시작합니다. SQL 로직에 Shuffle 연산이 있는 경우, 해시 버킷의 수가 크게 증가하여 성능에 심각한 영향을 미칩니다. FusionInsight에서는 소규모 파일 시나리오에서 일반적으로 () 연산자를 사용하여 테이블의 소규모 파일에서 생성된 파티션을 병합하여 파티션 수를 줄입니다. 이를 통해 Shuffle 중에 너무 많은 해시 버킷이 생성되는 것을 방지하고 성능을 향상시킬 수 있습니다.
A. 그룹에 의해
B. Coalosce
C. 연결
D. Joincorrect
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정답: D
질문 #14
Fusionlnsight HD의 스트리밍 구성 요소를 설치할 때 Nimbus 역할에 따라 몇 개의 노드를 설치해야 합니까?
A. 3
B. 2correct
C. 4
D. 1
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정답: B
질문 #15
FusionInsight HD HBase 관리 프로세스에서 메인 노드를 어떻게 선택하나요?
A. 무작위로 선택된 작업
B. 지역 서버에 의한 판결
C. Zookeepercorrect에 의한 판결
D. HMaster는 듀얼 마스터 모드이며 판결이 필요하지 않습니다
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정답: AC
질문 #16
MRS의 로더가 작업을 생성할 때 커넥터의 역할은 무엇입니까?
A. 작업의 연결 모드 및 외부 데이터 SourceCorrect 구성
B. 연결 모드 구성 작업 및 내부 데이터 소스를 구성합니다
C. 데이터 가져 오기 및 내보내기의 성능을 향상시키기위한 최적화 된 매개 변수 제공
D. 변환 단계가 있는지 확인하십시오
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정답: A
질문 #17
Fusionlnsight HD 제품에 Kafka 구성 요소를 배포하는 것에 대해 잘못된 내용은 무엇입니까?
A. Akafka는 Zookeeper에 크게 의존합니다
B. Bkafka는 2 이상이어야합니다
C. Ckafka의 서비스 난기류는 메시지를 생성 할 수 있습니다
D. Kafka 클라이언트 역할로서의 Dconsumer는 메시지 소비를 전문으로합니다
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정답: C
질문 #18
Hive와 기존 데이터웨어하우스를 비교했을 때, 다음 설명 중 틀린 것은 무엇입니까?
A. Hive는 HDFS 스토리지를 기반으로합니다
B. Hive는 빅 데이터 플랫폼을 기반으로하기 때문에 쿼리 효율성은 기존 데이터웨어 하우스보다 빠릅니다
C. Hive 메타 데이터 스토리지는 데이터 저장소와 무관하며, 메타 데이터와 유연성이 높은 데이터를 분리하는 반면, 기존 데이터웨어 하우스 데이터에는 단일 응용 프로그램과 유연성이 낮습니다
D. Hive의 데이터는 HDF에 저장되므로 높은 데이터 허용 오차와 높은 신뢰성을 보장 할 수 있습니다
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정답: B
질문 #19
사용자 권한 관리 역할 기반 액세스 제어(RBAC)는 클러스터 내에서 시각화된 다중 그룹 통합 사용자 권한 관리를 제공합니다.
A. 거짓
B. 진실
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정답: B
질문 #20
스트리밍에서 메시지 신뢰도 수준의 정확성은 ACK 메커니즘을 통해 달성됩니다.
A. 진실
B. falsecorrect
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정답: B
질문 #21
ElasticSearch 인덱스 데이터는 어떤 방법을 사용합니까?
A. 포워드 인덱스
B. 전체 텍스트 색인
C. 반전 인덱스 검정
D. 키워드 색인
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정답: C
질문 #22
FIume의 데이터 스트림은 헤더 정보에 따라 다른 채널로 전송될 수 있습니다.
A. Atrue
B. Bfalse
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정답: A
질문 #23
ElasticSearch의 인덱스 라이브러리는 기본적으로 몇 개의 조각을 가지고 있습니까?
A. 5 Correct
B. 6
C. 3
D. 4
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정답: A
질문 #24
Fusionlnsight HD의 로더 작업에 대한 올바른 설명은 무엇입니까?
A. 로더가 실행을 위해 일자리를 실행하기 위해 작업을 제출 한 후, 현재로드 거래가 비정상적이면 작업 실행이 실패합니다
B. 로더가 실행을 위해 작업을 실로 제출 한 후, 맵퍼 작업이 실행되지 않으면 자동으로 재정의 할 수 있습니다
C. 드 작업이 실행되지 않으면 쓰레기 데이터가 생성되며 사용자가 수동으로 지워야합니다
D. 로더가 실행을 위해 일자리를 원사로 제출 한 후에는 작업이 완료 될 때까지 다른 작업을 제출할 수 없습니다
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정답: B
질문 #25
Fusionlnsight HD Loader가 작업을 생성할 때 Connector의 역할은 무엇입니까?
A. 어떤 변환 단계가 있는지 결정하십시오
B. 데이터 가져 오기 및 수출 성능을 향상시키기위한 최적화 매개 변수 제공
C. 구성 작업이 외부 데이터 소스에 연결되는 방법
D. 구성 작업이 내부 데이터 소스에 연결되는 방법
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정답: C
질문 #26
Fusioninsight HD 제품에서 일반적인 카프카 클러스터는 여러 생산자, 여러 소비자, 그리고 Zookeeper 클러스터로 구성됩니다.
A. 진실
B. falsecorrect
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정답: B
질문 #27
카프카 로그를 정리하는 방법에는 delete와 compact 두 가지가 있습니다. 기본값은 delete입니다.
A. 거짓
B. 진실
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정답: B
질문 #28
Kafka의 TopicE에 대한 파티션 세부 정보를 볼 때 어떤 명령을 사용해야 합니까?
A. 빈/카프카 주제
B. bin/kafka topiC
C. bin/kafka topiC
D. bin/kafka-topiC
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정답: C
질문 #29
카프카의 디스크 용량 부족 경고와 관련하여, 다음 분석 중 어떤 것이 잘못된 것일까요?
A. Kafka 데이터 (예 : 디스크 수, 크기 등)를 저장하는 데 사용되는 디스크 구성은 현재 비즈니스 데이터 흐름 발표를 충족 할 수 없으므로 디스크 사용이 상한에 도달합니다
B. 데이터 저장 시간 구성이 너무 길고 데이터 축적이 디스크 사용률의 상한에 도달합니다
C. 불합리한 비즈니스 계획, 데이터 배포가 고르지 않아 일부 디스크가 활용의 상한에 도달하게합니다
D. 브로커 노드 고장이 발생했습니다
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정답: D
질문 #30
Yarn-client의 Spark는 APP의 출력을 더 빠르게 볼 수 있기 때문에 프로덕션 환경에 적합합니다.
A. 진실
B. falsecorrect
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정답: B

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