IBM P2090-038 問題集

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弊社のIBM P2090-038を利用すれば試験に合格できます

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弊社は失敗したら全額で返金することを承諾します

我々は弊社のP2090-038問題集に自信を持っていますから、試験に失敗したら返金する承諾をします。我々のIBM P2090-038を利用して君は試験に合格できると信じています。もし試験に失敗したら、我々は君の支払ったお金を君に全額で返して、君の試験の失敗する経済損失を減少します。

IBM P2090-038 試験シラバストピック:

IBM InfoSphere BigInsights Technical Mastery Test v2 認定 P2090-038 試験問題：

問題 #1
What is a major difference between HDFS and GPFS-FPO?

A. There is no difference, as GPFS-FPO is the new open source standard version for the Hadoop file system.
B. Unlike HDFS, GPFS-FPO is a kernel level, POSIX compliant, and highly available file system that allows for standard applications to also use the storage area marked for Hadoop use.
C. There is no difference, GPFS-FPO is just IBM version of HDFS in BigInsights.
D. Unlike HDFS, GPFS-FPO is a kernel level, POSIX compliant file system that allows for standard applications to also use the storage area marked for Hadoop use. Like HDFS, GPFSFPO also has an issue with the meta data name node service which may be a single point of failure.

問題 #2
Which of the following InfoSphere BigInsights features provides a vast library of extractors enabling actionable insights from large amounts of native textual data?

A. General Parallel File System.
B. Adaptive MapReduce.
C. BigSheets.
D. Text Analytics.

問題 #3
How do existing applications usually connect to InfoSphere BigInsights using the Big SQL feature?

A. Applications will connect using either HiveQL or Pig programming languages.
B. Applications will connect using custom made connectors programmed in SPL.
C. Applications will connect using standard JDBC and ODBC drivers that come with InfoSphere BigInsights.
D. Applications will connect using the JAQL programming language.

問題 #4
Which of the following options best describes the proper usage of MapReduce jobs in Hadoop environments?

A. MapReduce jobs are used to process vast amounts of data in-parallel on large clusters of commodity hardware in a reliable, fault-tolerant manner.
B. MapReduce jobs are used to process structured data in sequence, with fault-tolerance.
C. MapReduce jobs are used to process small amounts of data in-parallel on expensive hardware, without fault-tolerance.
D. MapReduce jobs are used to execute sequential search outside the Hadoop environment using a built-in UDF to access information stored in non-relational databases.

解説：