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Zuletzt aktualisiert am 29.August 2026

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Cloudera CCA-505 Prüfungsthemen:

AbschnittGewichtungZiele
HDFS17%- Architektur und Verwaltung von HDFS
  • 1. Gestaltungsziele von HDFS
  • 2. Funktion der HDFS-Daemons
  • 3. HDFS-Sicherheit mit Kerberos
  • 4. Befehle der Hadoop File System Shell
  • 5. Anwendungsfälle für HDFS Federation
  • 6. Auswahlmöglichkeiten für die Datenserialisierung
  • 7. Komponenten und Daemons eines HDFS-HA-Quorum-Clusters
  • 8. Lese- und Schreibpfade für Dateien
  • 9. Betrieb von Apache Hadoop-Clustern für Speicherung und Verarbeitung
Installation und Verwaltung von Hadoop-Clustern25%- Bereitstellung und Verwaltung von Clustern
  • 1. Behandlung von Festplatten- und Geräteausfällen
  • 2. Verwaltung von Hadoop-Dateisystemen
  • 3. Installation und Konfiguration der CDH-5-Komponenten
  • 4. Verwendung von Cloudera Manager
  • 5. Installation von Impala, Flume, Oozie, Hue, Sqoop, Hive und Pig
Planung von Hadoop-Clustern16%- Planung und Infrastruktur
  • 1. Auswahl des Betriebssystems
  • 2. Kernel-Optimierung und Auslagerung auf Festplatte
  • 3. Aspekte der Netzwerkplanung
  • 4. Analyse der Arbeitslast für Prozessor, Arbeitsspeicher, Speicherkapazität und E/A-Leistung
  • 5. Auswahl von Ökosystemkomponenten zur Einhaltung von SLAs
  • 6. Auswahl der Hardware
YARN und MapReduce Version 217%- Verwaltung von YARN
  • 1. Gestaltungsgrundlagen von YARN
  • 2. Bereitstellung von MRv2/YARN und der zugehörigen Daemons
  • 3. Aktualisierung von Clustern von Hadoop 1.x auf Hadoop 2.x
  • 4. Ressourcenzuweisung in YARN
  • 5. Migration von MRv1 zu MRv2
  • 6. Ablauf von MapReduce-Aufträgen auf YARN
Ressourcenverwaltung10%- Planungsmodule
  • 1. Fair Scheduler unter YARN
  • 2. FIFO Scheduler
  • 3. Capacity Scheduler
  • 4. Gestaltungsziele der Planungsmodule
Überwachung und Protokollierung15%- Clusterüberwachung
  • 1. Analyse der Weboberflächen von NameNode und JobTracker
  • 2. Überwachung der Auslastung von Prozessor, Arbeitsspeicher und Auslagerungsspeicher
  • 3. Überwachung der Cluster-Daemons
  • 4. Erfassung von Hadoop-Leistungskennzahlen
  • 5. Verwaltung der Hadoop-Protokolldateien
  • 6. Auswertung von Protokolldateien

Cloudera Certified Administrator for Apache Hadoop (CCAH) CDH5 Upgrade CCA-505 Prüfungsfragen mit Lösungen

Frage #1

Your cluster's mapped-site.xml includes the following parameters
<name>mapreduce.map.memory.mb</name>
<value>4096<value/>
<name>mapreduce.reduce.memory,mb</name>
<value>8192</value>
And your cluster's yarn-site.xml includes the following parameters
<name>yarn.nodemanager/vmen-pmem-ratio</name>
<value>2.1</value>
What is the maximum amount of virtual memory allocated for each map before YARN will kill its Container?

A. 24.6 GB
B. 17.2 GB
C. 4 GB
D. 8.2 GB


Frage #2

Given:

You want to clean up this list by removing jobs where the state is KILLED. What command you enter?

A. Yarn application -refreshJobHistory
B. Yarn rmadmin -kill application_1374638600275_0109
C. Yarn application -kill application_1374638600275_0109
D. Yarn rmadmin -refreshQueue


Frage #3

You suspect that your NameNode is incorrectly configured, and is swapping memory to disk. Which Linux commands help you to identify whether swapping is occurring? (Select 3)

A. memcat
B. swapinfo
C. free
D. vmstat
E. top
F. df


Frage #4

Your cluster is running MapReduce vserion 2 (MRv2) on YARN. Your ResourceManager is configured to use the FairScheduler. Now you want to configure your scheduler such that a new user on the cluster can submit jobs into their own queue application submission. Which configuration should you set?

A. Yarn.scheduler.fair.user-as-default-queue = false and yarn.scheduler.fair.allowundeclared-people = true
B. You can specify new queue name when user submits a job and new queue can be created dynamically if yarn.scheduler.fair.user-as-default-queue = false
C. You can specify new queue name per application in allocation.fair.allow-undeclaredpeople = true automatically assigned to the application queue
D. You can specify new queue name when user submits a job and new queue can be created dynamically if the property yarn.scheduler.fair.allow-undecleared-pools = true


Frage #5

For each YARN Job, the Hadoop framework generates task log files. Where are Hadoop's files stored?

A. On the local disk of the slave node running the task
B. In HDFS, In the directory of the user who generates the job
C. Cached by the NodeManager managing the job containers, then written to a log directory on the NameNode
D. Cached In the YARN container running the task, then copied into HDFS on fob completion


Fragen und Antworten:

Frage #1
Antwort: D
Frage #2
Antwort: C
Frage #3
Antwort: C,D,E
Frage #4
Antwort: B
Frage #5
Antwort: A