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NEW QUESTION: 1
What has replaced the Tools menu from previous versions of HP ALM?
A. a popup that docks to the right of the ALM window
B. a settings menu
C. the configuration toolbar button
D. the masthead
Answer: D
Explanation:
(http://almhelp.saas.hp.com/en/12.20/doc_library/online_help/Content/UG/ui_alm_common _areas.htm)

NEW QUESTION: 2
セキュリティエンジニアが、別のVPCのログサーバーにログファイルを書き込んでいるWebサーバー間の接続の問題をトラブルシューティングしています。エンジニアは、2つのVPC間にピアリング関係が存在することを確認しました。 VPCフローログは、Webサーバーから送信されたリクエストがトギングサーバーによって受け入れられたが、Webサーバーが応答を受信しないことを示しています次のアクションのどれがこの問題を修正できますか？1
A. ピアリング接続をターゲットとするWebサーバーをホストするサブネットに関連付けられたルートテーブルにルートを追加します
B. Webサーバーからの要求を許可するロギングサーバーに関連付けられたセキュリティグループにインバウンドルールを追加します
C. ログサーバーへのリクエストを許可するWebサーバーに関連付けられたセキュリティグループに送信ルールを追加します。
D. ピアリング接続をターゲットとするロギングサーバーをホストするサブネットに関連付けられたルートテーブルにルートを追加します
Answer: D

NEW QUESTION: 3
You want to understand more about how users browse your public website, such as which pages they visit prior to placing an order. You have a farm of 200 web servers hosting your website. How will you gather this data for your analysis?
A. Sample the weblogs from the web servers, copying them into Hadoop using curl.
B. Channel these clickstreams inot Hadoop using Hadoop Streaming.
C. Ingest the server web logs into HDFS using Flume.
D. Import all users' clicks from your OLTP databases into Hadoop, using Sqoop.
E. Write a MapReduce job, with the web servers for mappers, and the Hadoop cluster nodes for reduces.
Answer: E
Explanation:
Hadoop MapReduce for Parsing Weblogs
Here are the steps for parsing a log file using Hadoop MapReduce:
Load log files into the HDFS location using this Hadoop command:
hadoop fs -put <local file path of weblogs> <hadoop HDFS location> The Opencsv2.3.jar framework is used for parsing log records.
Below is the Mapper program for parsing the log file from the HDFS location.
public static class ParseMapper extends Mapper<Object, Text, NullWritable,Text >{
private Text word = new Text();
public void map(Object key, Text value, Context context ) throws IOException, InterruptedException {
CSVParser parse = new CSVParser(' ','\"');
String sp[]=parse.parseLine(value.toString());
int spSize=sp.length;
StringBuffer rec= new StringBuffer();
for(int i=0;i<spSize;i++){
rec.append(sp[i]);
if(i!=(spSize-1))
rec.append(",");
}
word.set(rec.toString());
context.write(NullWritable.get(), word);
}
}
The command below is the Hadoop-based log parse execution. TheMapReduce program is
attached in this article. You can add extra parsing methods in the class. Be sure to create a new
JAR with any change and move it to the Hadoop distributed job tracker system.
hadoop jar <path of logparse jar> <hadoop HDFS logfile path> <output path of parsed log file>
The output file is stored in the HDFS location, and the output file name starts with "part-".