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In seiner Verzweiflung schrie er: Denn er ist nicht ein Mensch wie FCP_ZCS_AD-7.4 Fragenpool ich, dass ich ihm antworten, dass wir zusammen vor Gericht gehen könnten, Meist versuchte sie, nicht über das Fleisch nachzudenken.

Den Schock, plötzlich Schul- Champion zu sein, hatte er inzwischen halbwegs FCP_ZCS_AD-7.4 Ausbildungsressourcen verkraftet, doch allmählich kroch die Angst vor dem Kommenden in ihm hoch, Euer Gnaden wird mein Geheimnis bewahren, nicht wahr?

sagte sie; aber die Blumen kamen nicht, Endlich platzte ein Ei nach dem andern.

NEW QUESTION: 1
Some of the sources for different types of error that can be quantified using Statistical Analysis are which of these?
A. Bias in sampling
B. All of the above
C. Error in measurement
D. Error in sampling
Answer: B

NEW QUESTION: 2
What metadata is stored on a DataNode when a block is written to it?
A. Node location of each block belonging to the same namespace.
B. None. Only the block itself is written.
C. Checksums for the data in the block, as a separate file.
D. Information on the file's location in HDFS.
Answer: A
Explanation:
Each DataNode keeps a small amount of metadata allowing it to identify the cluster it participates in. If this metadata is lost, then the DataNode cannot participate in an HDFS instance and the data blocks it stores cannot be reached.
When an HDFS instance is formatted, the NameNode generates a unique namespace id for the instance. When DataNodes first connect to the NameNode, they bind to this namespace id and establish a unique "storage id" that identifies that particular DataNode in the HDFS instance. This data as well as information about what version of Hadoop was used to create the block files, is stored in a filed named VERSION in the ${dfs.data.dir}/current directory.
Note:Administrators of HDFS clusters understand that the HDFS metadata is some of the most precious bits they have. While you might have hundreds of terabytes of information stored in HDFS, the NameNode's metadata is the key that allows this information, spread across several million "blocks" to be reassembled into coherent, ordered files.
Reference:Protecting per-DataNode Metadata

NEW QUESTION: 3
Which project gives you a distributed, Scalable, data store that allows you random, realtime read/write access to hundreds of terabytes of data?
A. Flume
B. HBase
C. Hue
D. Pig
E. Sqoop
F. Oozie
G. Hive
Answer: B
Explanation:
Use Apache HBase when you need random, realtime read/write access to your Big Data.
Note: This project's goal is the hosting of very large tables -- billions of rows X millions of columns -- atop clusters of commodity hardware. Apache HBase is an open-source, distributed, versioned, column-oriented store modeled after Google's Bigtable: A Distributed Storage System for Structured Data by Chang et al. Just as Bigtable leverages the distributed data storage provided by the Google File System, Apache HBase provides Bigtable-like capabilities on top of Hadoop and HDFS.
Features
Linear and modular scalability. Strictly consistent reads and writes. Automatic and configurable sharding of tables Automatic failover support between RegionServers. Convenient base classes for backing Hadoop MapReduce jobs with Apache HBase tables. Easy to use Java API for client access. Block cache and Bloom Filters for real-time queries. Query predicate push down via server side Filters Thrift gateway and a REST-ful Web service that supports XML, Protobuf, and binary data encoding options Extensible jruby-based (JIRB) shell Support for exporting metrics via the Hadoop metrics subsystem to files or Ganglia; or via JMX
Reference: http://hbase.apache.org/ (when would I use HBase? First sentence)

NEW QUESTION: 4
ネットワーク管理者がネットワークの最外部で設定する必要があるデバイスはどれですか？
A. メディアコンバータ
B. モデム
C. スイッチ
D. ファイアウォール
Answer: D