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阿里云认证 - 专业工程师(阿里云ACP) - 大数据工程师

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大数据计算服务(MaxCompute, 原ODPS )的运维人员想要知道一张日志表log已经占用了多少存储空间,可以在命令行工具odpscmd中使用__命令查看。 ( )

A. Is log;

B. desc log;

C. select* from log;

D. size log;

ODPS 表T中某列C的数据类型为bigint,需要修改为double,以下哪种方式可以实现 ( )

A. 将表T删掉重建

B. ALTER TABLE T COLUMIN C RENANE T0 C DOUBLE;

C. ALTER TABLE T DROP COLUMN C:ALTER TABLE T ADD C DOUBLE;

D. ALTER TABLE T CHANGE COLUMINS C BIGINT

通过实现Serverless概念模型,MaxCompute最大程度降低 了使用门槛、简化管理工作。以下说法不正确的是()【加强训练】


A. MaxCompute存储与计算独立伸缩,独立计费,无需为存储扩容资源。

B. 无需提前容量规划,根据实际的业务规模自动适配资源和花费。

C. 用户需要对表建立索引,对数据仓库进行优化。

D. 无需运维团队对基础设计、软件平台运维,MaxCompute提供服务级别SLA保障。

大数据计算服务(MaxCompute,原 ODPS)的MapReduce编程框架中,Shuffle(洗牌)是比较关键的一步,它链接了Map和Reduce,会把Map Workder的输出数据分发到对应的Reduce Worker上去,是二者的枢纽,被称为“奇迹发生的地方”。Shuffle是通过_____来决定Map Worker的输出数据被分配的目标Reduce Worker的。

A. 随机分配

B. 根据当前负载情况,优先分配至负裁低的Reduce Worker

C. 根据Map Worker输出记录的键值

D. 每个Map Worker都有固定的目标 Reduce Worker

数据工场DataWorks (原DatalDE )中,任务task1是任务task2的上游任务,任务task2是任务task3的上游任务,3个任务都是按天调度的周期调度任务,2016年4月9日,task1运行失败。task2和task3未运行。经查发现task1代码语法有误导致失败。修复好task1的代码后,以下做法能保证3个任务正常重跑的有()。


A. 对task1操作重跑并恢复调度

B. 对task1操作重跑下游并恢复调度。选择task1. task2. task3

C. 对task1操作置为成功并恢复调度

D. 对task2操作重跑并恢复调度

出于业务需要,要把云数据库RDS中的某张表的数据同步到大数据计算服务(MaxCompute,原ODPS)的某张表中去,希望通过Data IDE的同步任务来实现,以下关于实现流程的说法正确的是( )

A. 拥有项目管理员角色的成员先配置RDS数据源,然后拥有运维角色的成员创建MaxCompute表,再创建、配置数据同步任务

B. 拥有开发角色的成员先配置RDS数据源,然后创建MaxCompute表,再创建、配置数据同步任务

C. 拥有项目管理员角色的成员先配置RDS数据源,然后拥有开发角色的成员创建MaxCompute表,再创建、配置数据同步任务

D. 拥有开发角色的成员先配置RDS数据源,然后拥有运维角色的成员创建MaxCompute表,再创建、配置数据同步任务

用户在RDS API调用ImportDataForSQLServer进行外部数据迁移操作,RDS下达任务后,实例状态由“使用中”变为什么状态,表示API调用任务执行结束?


A. 重启中

B. 恢复中

C. 删除中

D. 创建中

在dataworks调度周期配置中,下面说法正确的有哪些项()


A. 任务的时间属性目前支持月,周,天,小时和分钟5中配置方式,目前能支持的最短时间为5分钟。

B. 周期运行的任务依赖关系的优先级大于时间属性,即在时间属性决定的某个时间点到达时,任务实例运行的前提是上游依赖是否全部运行成功。

C. 上游依赖的实例没有全部运行成功并且定时运行时间已到,则实例仍为未运行状态

D. 上游依赖的实例全部运行成功并且定时运行时间还未到,则实例进入等待时间状态。

E. 上游依赖的实例全部运行成功并且定时运行时间已到,则实例进入等待资源状态准备运行。

QuickBI中的_____ 是通过菜单形式组织的仪表板的集合,可以制作复杂的带导航菜单的专题类分析。( )

A. 仪表板

B. 数据门户

C. IFrame

D. 工作表

大数据计算服务( MaxCompute,原ODPS )的MapReduce编程模型通过Map/Reduce的协同操作,可以更加便捷、简易的处理分布式数据,以下关于大数据计算服务MapReduce的说法中,正确的是

A. Map和Reduce前都需要对数据进行按顺序分片

B. 进入reduce前,数据必须进行合并操作( combiner),然后按照key排序

C. Map Worker在输出数据时,需要为每一个输出数据指定一个Key

D. Reducer的个数和Mapper的个数必须一致

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