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1. You have converted your Hadoop cluster from a MapReduce 1 (MRv1) architecture to a MapReduce 2 (MRv2) on YARN architecture. Your developers are accustomed to specifying map and reduce tasks (resource allocation) tasks when they run jobs. A developer wants to know how specify to reduce tasks when a specific job runs. Which method should you tell that developer to implement?

A) In YARN, the ApplicationMaster is responsible for requesting the resources required for a specific job. Thus, executing -p yarn.applicationmaster.reduce.tasks-2 will specify that the ApplicationMaster launch two task containers on the worker nodes.
B) MapReduce version 2 (MRv2) on YARN abstracts resource allocation away from the idea of "tasks" into memory and virtual cores, thus eliminating the need for a developer to specify the number of reduce tasks, and indeed preventing the developer from specifying the number of reduce tasks.
C) Developers specify reduce tasks in the exact same way for both MapReduce version 1 (MRv1) and MapReduce version 2 (MRv2) on YARN. Thus, executing -p mapreduce.job.reduce-2 will specify 2 reduce tasks.
D) In YARN, resource allocation is a function of virtual cores specified by the ApplicationMaster making requests to the NodeManager where a reduce task is handled by a single container (and this a single virtual core). Thus, the developer needs to specify the number of virtual cores to the NodeManager by executing -p yarn.nodemanager.cpuvcores=2
E) In YARN, resource allocation is a function of megabytes of memory in multiple of 1024mb. Thus, they should specify the amount of memory resource they need by executing -D mapreduce.reduce.memory-mp-2040

2. Which Yarn daemon or service monitors a Container's per-application resource usage (e.g, memory, CPU)?

A) ApplicationManagerService
B) ApplicationMaster
C) NodeManager
D) ResourceManager

3. Each node in your Hadoop cluster, running YARN, has 64 GB memory and 24 cores. Your yarn-site.xml has the following configuration:
<property>
<name>yarn.nodemanager.resource.memory-mb</name>
<value>32768</value>
</property>
<property>
<name>yarn.nodemanager.resource.cpu-vcores</name>
<value>23</value>
</property>
You want YARN to launch no more than 16 containers per node. What should you do?

A) Modify yarn-site.xml with the following property: <name>yarn.nodemanager.resource.cpu-vcores</name> <value>16</value>
B) Modify yarn-site.xml with the following property: <name>yarn.scheduler.minimum-allocation-mb</name> <value>4096</value>
C) Modify yarn-site.xml with the following property: <name>yarn.scheduler.minimum-allocation-mb</name> <value>2048</value>
D) No action is needed: YARN's dynamic resource allocation automatically optimizes the node memory and cores

4. On a cluster running MapReduce v2 (MRv2) on YARN, a MapReduce job is given a directory of 10 plain text as its input directory. Each file is made up of 3 HDFS blocks. How many Mappers will run?

A) We cannot say; the number of Mappers is determined by the ApplicationManager
B) We cannot say; the number of Mappers is determined by the RsourceManager
C) 30
D) We cannot say; the number of Mappers is determined by the developer
E) 3
F) 10

질문과 대답: