Cloudera Certified Developer for Apache Hadoop (CCDH) : CCD-410
考試編碼: CCD-410
考試名稱: Cloudera Certified Developer for Apache Hadoop (CCDH)
更新時間: 2026-09-08
問題數量: 60 題
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Cloudera CCD-410 考試大綱主題:
| 章節 | 權重 | 目標 |
|---|---|---|
| 資料擷取與工作流程 | 5% | - 資料匯入與匯出工具（Sqoop、Flume） - 整合方式與工作流程考量要點 |
| MapReduce 程式開發 | 30% | - 工作任務設定、效能調校與問題排除 - 撰寫與最佳化 MapReduce 工作任務 - 自訂資料型態、資料分割、排序與分組 - MapReduce 架構與執行模式 |
| Apache Hive | 15% | - Hive 架構與中繼資料儲存庫 - HiveQL 查詢、資料連結與彙整運算 - 資料分割、分桶與查詢最佳化 |
| Apache Pig | 15% | - Pig Latin 語法與資料流程 - 效能最佳化 - 資料轉換與自訂函式 |
| Hadoop 架構與 HDFS | 20% | - 檔案格式、序列化與壓縮機制 - 資料儲存、複製與存取模式 - HDFS 的設計原則與組成元件 |
| Apache HBase | 15% | - 資料存取、CRUD 操作與索引功能 - HBase 資料模型與架構 - 結構設計與效能調校 |
最新的 CCDH CCD-410 免費考試真題：
問題 #1
In a MapReduce job, you want each of your input files processed by a single map task. How do you configure a MapReduce job so that a single map task processes each input file regardless of how many blocks the input file occupies?
A. Write a custom MapRunner that iterates over all key-value pairs in the entire file.
B. Write a custom FileInputFormat and override the method isSplitable to always return false.
C. Set the number of mappers equal to the number of input files you want to process.
D. Increase the parameter that controls minimum split size in the job configuration.
問題 #2
How are keys and values presented and passed to the reducers during a standard sort and shuffle phase of MapReduce?
A. Keys are presented to reducer in sorted order; values for a given key are sorted in ascending order.
B. Keys are presented to a reducer in random order; values for a given key are not sorted.
C. Keys are presented to a reducer in random order; values for a given key are sorted in ascending order.
D. Keys are presented to reducer in sorted order; values for a given key are not sorted.
問題 #3
Which process describes the lifecycle of a Mapper?
A. The TaskTracker spawns a new Mapper to process each key-value pair.
B. The JobTracker spawns a new Mapper to process all records in a single file.
C. The JobTracker calls the TaskTracker's configure () method, then its map () method and finally its close () method.
D. The TaskTracker spawns a new Mapper to process all records in a single input split.
問題 #4
Your cluster's HDFS block size in 64MB. You have directory containing 100 plain text files, each of which is 100MB in size. The InputFormat for your job is TextInputFormat. Determine how many Mappers will run?
A. 100
B. 200
C. 64
D. 640
問題 #5
Can you use MapReduce to perform a relational join on two large tables sharing a key? Assume that the two tables are formatted as comma-separated files in HDFS.
A. Yes.
B. No, MapReduce cannot perform relational operations.
C. Yes, but only if one of the tables fits into memory
D. No, but it can be done with either Pig or Hive.
E. Yes, so long as both tables fit into memory.
問題與答案：
| 問題 #1 答案： B | 問題 #2 答案： D | 問題 #3 答案： D | 問題 #4 答案： B | 問題 #5 答案： A |
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