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Müsst Ihr unsere Zeit mit allen möglichen dummen Gerüchten verschwenden?

NEW QUESTION: 1
Your company has offices in Miami, Singapore and Montreal. An Active Directory site exists for each office.
You have an Exchange Server 2013 organization that contains a server in each site. Each server has the Mailbox server role and the Client Access Server role installed.
All users connect to the Miami servers to retrieve the public folder hierarchy.
You need to create several public folders on the server in the Singapore office to meet the following requirements:
- Ensure that the public folders are available if a single Mailbox server fails. - Ensure that the users in the Singapore office connect to their local server to retrieve the public folder hierarchy.
Which actions should you perform? (Each correct answer presents part of the solution. Choose all that apply.)
A. Create a new public folder database.
B. Run the Add-MailboxDatabaseCopy cmdlet.
C. For each mailbox in the Singapore office, run the Set-Mailbox cmdlet and specify the -defaultpublicfoldermailbox parameter.
D. Run the Set-PublicFolderDatabase cmdlet.
E. Create a new public folder mailbox.
F. For each public folder mailbox, run the Set-Mailbox cmdlet and specify the -defaultpublicfoldermailbox parameter.
Answer: B,C,E

NEW QUESTION: 2
In a MapReduce job, you want each of you 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 FileInputFormat and override the method isSplittable to always return false.
B. Set the number of mappers equal to the number of input files you want to process.
C. Increase the parameter that controls minimum split size in the job configuration.
D. Write a custom MapRunner that iterates over all key-value pairs in the entire file.
Answer: A
Explanation:
Note: *// Do not allow splitting. protected boolean isSplittable(JobContext context, Path filename) { return false; } *InputSplits: An InputSplit describes a unit of work that comprises a single map task in a MapReduce program. A MapReduce program applied to a data set, collectively referred to as a Job, is made up of several (possibly several hundred) tasks. Map tasks may involve reading a whole file; they often involve reading only part of a file. By default, the FileInputFormat and its descendants break a file up into 64 MB chunks (the same size as blocks in HDFS). You can control this value by setting the mapred.min.split.size parameter in hadoop-site.xml, or by overriding the parameter in the JobConf object used to submit a particular MapReduce job. By processing a file in chunks, we allow several map tasks to operate on a single file in parallel. If the file is very large, this can improve performance significantly through parallelism. Even more importantly, since the various blocks that make up the file may be spread across several different nodes in the cluster, it allows tasks to be scheduled on each of these different nodes; the individual blocks are thus all processed locally, instead of needing to be transferred from one node to another. Of course, while log files can be processed in this piece-wise fashion, some file formats are not amenable to chunked processing. By writing a custom InputFormat, you can control how the file is broken up (or is not broken up) into splits.

NEW QUESTION: 3

A. Option D
B. Option B
C. Option C
D. Option A
Answer: C