H35-662 Practice Questions

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NEW QUESTION: 1
HOTSPOT
Your network contains an Active Directory domain named contoso.com. The domain contains a Network Load Balancing (NLB) cluster named Cluster1 that contains four nodes. Cluster1 hosts a web application named App1. The session state information of App1 is stored in a Microsoft SQL Server 2012 database.
The network contains four subnets.
You discover that all of the users from a subnet named Subnet1 always connect to the same NLB node.
You need to ensure that all of the users from each of the subnets connect equally across all of the nodes in Cluster1.
What should you modify from the port settings?
To answer, select the appropriate setting in the answer area.
Hot Area:

Answer:
Explanation:

NEW QUESTION: 2
Which AWS service or feature helps restrict the AWS services. resources, and individual API actions the users and roles in each member account can access?
A. AWS Firewall Manager
B. Amazon Cognito
C. AWS Shield
D. AWS Organizations
Answer: D

NEW QUESTION: 3
An engineer manages hundreds of Cisco Nexus Series and 9000 Series Switches that are installed at several data centers and wants to use one of the built-in automation tools of the Cisco NX-OS Guest Shell to automate daily activities. The engineer requires a tool that uses imperative language, has extensive support, and is object-oriented. Which automation tool should be used to meet these requirements?
A. Bash
B. Perl
C. YAML
D. Phython
Answer: D
Explanation:
Python is object-oriented and imperative language.
YAML is declarative.

NEW QUESTION: 4
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. Increase the parameter that controls minimum split size in the job configuration.
B. Write a custom MapRunner that iterates over all key-value pairs in the entire file.
C. Write a custom FileInputFormat and override the method isSplittable to always return false.
D. Set the number of mappers equal to the number of input files you want to process.
Answer: C
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.