思い立ったらすぐ始めたい、そんな方にぴったりなのがCertShikenのCCD-410対策です。お支払い完了後すぐにダウンロードでき、Cloudera Certified Developer for Apache Hadoop (CCDH)の学習を今日からスタートできます。
Cloudera CCD-410 試験概要:
| 認定ベンダー: | Cloudera |
|---|---|
| 試験名: | Cloudera Certified Developer for Apache Hadoop |
| 試験番号: | CCD-410 |
| 受験料: | 295米ドル |
| 試験形式: | 実務重視型, 多肢選択式, シナリオ設問式 |
| 認定の有効期間: | 2年間 |
| 関連資格: | Cloudera Certified Data Analyst（CCDA） Cloudera Certified Administrator for Apache Hadoop（CCAH） |
| 対応言語: | English |
| 試験時間: | 90 分 |
| 合格点: | 70% |
| 出題数: | 55～60問 |
| 推奨トレーニング: | Apache Hadoop向けCloudera開発者トレーニング |
| 受験申し込み: | Pearson VUE試験サービス Cloudera認定資格ポータル |
| サンプル問題: |  |
| 受験方法: | オンライン監督付き受験、または公認試験会場での受験 |
| 前提条件: | 推奨条件：Javaプログラミングの知識、Hadoopエコシステムの実務経験。受験に必須の前提条件はなし |
| 公式シラバスのURL: | https://www.cloudera.com/about/training/certification.html |
Cloudera CCD-410 試験シラバストピック:
| セクション | 比重 | 目標 |
|---|---|---|
| MapReduceプログラミング | 30% | - MapReduceフレームワークと実行モデル - 独自データ型、パーティショニング、ソート、グルーピング - ジョブの設定、チューニング、トラブルシューティング - MapReduceジョブの作成と最適化 |
| Apache Pig | 15% | - Pig Latinの文法とデータフロー - 処理性能の最適化 - データの変換処理と独自関数の活用 |
| HadoopアーキテクチャとHDFS | 20% | - データの保存、レプリケーション、アクセスパターン - HDFSの設計原則と構成要素 - ファイル形式、シリアライゼーション、圧縮方式 |
| Apache HBase | 15% | - スキーマの設計と性能チューニング - HBaseのデータモデルとアーキテクチャ - データアクセス、CRUD操作、インデックス機能 |
| Apache Hive | 15% | - Hiveのアーキテクチャとメタストア - パーティショニング、バケッティング、クエリの最適化 - HiveQLによるクエリ、結合処理、集計処理 |
| データの取り込みとワークフロー | 5% | - データのインポート／エクスポートツール（Sqoop、Flume） - 連携機能とワークフローの考慮事項 |
Cloudera Certified Developer for Apache Hadoop (CCDH)に関するよくあるご質問
CCD-410は、Clouderaが実施する「Cloudera Certified Developer for Apache Hadoop」の認定試験です。この試験に合格すると、「Cloudera Certified Developer for Apache Hadoop（CCDH）」の認定を取得できます。認定レベルはプロフェッショナル／中級に位置づけられています。関連する認定にはCloudera Certified Administrator for Apache Hadoop（CCAH）、Cloudera Certified Data Analyst（CCDA）などがあります。公式の出題範囲に沿って基礎から応用まで問われるため、CertShikenの60問の練習問題で出題傾向をつかんでおくと、効率的に対策を進められます。
CCD-410の出題数は55～60問、試験時間は90 分です。試験時間を問題数で割ったペースをあらかじめ計算しておき、1問にかけられる時間を意識しながら解くことが大切です。難問に時間を使いすぎて後半が間に合わなくならないよう、本番前にCertShikenの模擬試験で制限時間付きの演習を重ね、時間配分の感覚を身につけておくと安心です。
CCD-410の合格点は70%、受験料は295米ドルです。不合格になった場合、再受験には再度全額の受験料がかかるため、本番の前にCertShikenの60問の練習問題で自己採点を行い、合格点を安定して上回れる状態にしておくことをおすすめします。
CCD-410の受験条件について、公式には次のように案内されています。推奨条件：Javaプログラミングの知識、Hadoopエコシステムの実務経験。受験に必須の前提条件はなし最新かつ正確な条件は、必ず公式の試験概要ページでご確認ください。
CCD-410の受験申し込みは、以下の公式窓口から行えます。
なお、受験方式はオンライン監督付き受験、または公認試験会場での受験となっています。
公式では、以下のトレーニングが推奨されています。
公式トレーニングで知識を整理したうえで、CertShikenの60問の練習問題でアウトプットを重ねれば、試験対策の完成度をさらに高められます。
はい。CertShikenではCCD-410問題集の無料サンプルをご用意しており、収録問題の質や構成を購入前にお確かめいただけます。ご購入後は365日間の無料更新が付き、更新期間の終了後も50%割引で更新を継続できるため、長期的な学習にも安心してご利用いただけます。
万が一、ご購入後60日以内にCCD-410試験を受験して不合格となった場合には「返金保証」が適用され、全額をご返金いたします。受験票（受験申込証明）のコピーと公式スコアレポート（Score Report）のPDFを試験実施後2日以内にご提出いただければ、提出後7日以内に手続きが完了します。なお、ご購入後3日以内の受験は対象外（準備期間が短すぎるため）、ダウンロードのみで実際に受験されなかった場合、無料資料や期限切れのご注文も対象外となり、受験者名とお支払い者名が一致している必要があります。返金の代わりに、同等価値の試験対策資料2つを無料でお受け取りいただく選択肢もあり、この場合は元の製品の更新サービスもそのまま継続してご利用いただけます。商品のお届けは、お支払い完了後すぐにダウンロードいただけるほか、1分以内にご登録のメールアドレスへもお送りします。2時間経っても届かない場合はカスタマーサポートまでご連絡ください。インストール可能なパソコンの台数に制限はありません。
CCD-410の出題範囲は、全部で6の分野で構成されています。主な分野としては、「Apache Hive」（出題割合：15%）、「データの取り込みとワークフロー」（出題割合：5%）、「MapReduceプログラミング」（出題割合：30%）などが挙げられます。各分野の詳細なトピックと配点は、このページ上部に掲載している試験概要（出題範囲）にまとめていますので、学習計画を立てる際の参考にしてください。
Cloudera Certified Developer for Apache Hadoop (CCDH) 認定 CCD-410 試験問題：
A client application creates an HDFS file named foo.txt with a replication factor of 3. Identify which best describes the file access rules in HDFS if the file has a single block that is stored on data nodes A, B and C?
- A. Each data node stores a copy of the file in the local file system with the same name as the HDFS file.
- B. The file can be accessed if at least one of the data nodes storing the file is available.
- C. Each data node locks the local file to prohibit concurrent readers and writers of the file.
- D. The file will be marked as corrupted if data node B fails during the creation of the file.
解説: (CertShiken メンバーにのみ表示されます)
What data does a Reducer reduce method process?
- A. All data for a given key, regardless of which mapper(s) produced it.
- B. All data produced by a single mapper.
- C. All data for a given value, regardless of which mapper(s) produced it.
- D. All the data in a single input file.
解説: (CertShiken メンバーにのみ表示されます)
MapReduce v2 (MRv2/YARN) is designed to address which two issues?
- A. Standardize on a single MapReduce API.
- B. Reduce complexity of the MapReduce APIs.
- C. Single point of failure in the NameNode.
- D. Resource pressure on the JobTracker.
- E. Ability to run frameworks other than MapReduce, such as MPI.
- F. HDFS latency.
解説: (CertShiken メンバーにのみ表示されます)
You are developing a MapReduce job for sales reporting. The mapper will process input keys representing the year (IntWritable) and input values representing product indentifies (Text).
Indentify what determines the data types used by the Mapper for a given job.
- A. The key and value types specified in the JobConf.setMapInputKeyClass and JobConf.setMapInputValuesClass methods
- B. The InputFormat used by the job determines the mapper's input key and value types.
- C. The data types specified in HADOOP_MAP_DATATYPES environment variable
- D. The mapper-specification.xml file submitted with the job determine the mapper's input key and value types.
解説: (CertShiken メンバーにのみ表示されます)
Indentify the utility that allows you to create and run MapReduce jobs with any executable or script as the mapper and/or the reducer?
- A. Sqoop
- B. Oozie
- C. Hadoop Streaming
- D. Flume
- E. mapred
解説: (CertShiken メンバーにのみ表示されます)
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