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Margarete vorüber gehend, Wäre dies, NCA-GENM Buch so würdet ihr mehr Zurückhaltung und mehr Achtung vor uns gehabt haben.
NEW QUESTION: 1
A solutions architect is working on optimizing a legacy document management application running on Microsoft Windows Server in an on-premises data center. The application stores a large number of files on a network file share The chief information officer wants to reduce the on-premises data center footprint and minimize storage costs by moving on-premises storage to AWS What should the solutions architect do to meet these requirements?
A. Set up an Amazon Elastic Block Store (Amazon EBS) volume.
B. Set up an AWS Storage Gateway file gateway.
C. Set up AWS Storage Gateway as a volume gateway
D. Set up Amazon Elastic File System (Amazon EFS)
Answer: B
NEW QUESTION: 2
CORRECT TEXT
Problem Scenario 91 : You have been given data in json format as below.
{"first_name":"Ankit", "last_name":"Jain"}
{"first_name":"Amir", "last_name":"Khan"}
{"first_name":"Rajesh", "last_name":"Khanna"}
{"first_name":"Priynka", "last_name":"Chopra"}
{"first_name":"Kareena", "last_name":"Kapoor"}
{"first_name":"Lokesh", "last_name":"Yadav"}
Do the following activity
1 . create employee.json tile locally.
2 . Load this tile on hdfs
3 . Register this data as a temp table in Spark using Python.
4 . Write select query and print this data.
5 . Now save back this selected data in json format.
Answer:
Explanation:
See the explanation for Step by Step Solution and configuration.
Explanation:
Solution :
Step 1 : create employee.json tile locally.
vi employee.json (press insert) past the content.
Step 2 : Upload this tile to hdfs, default location hadoop fs -put employee.json val employee = sqlContext.read.json("/user/cloudera/employee.json") employee.write.parquet("employee. parquet") val parq_data = sqlContext.read.parquet("employee.parquet")
parq_data.registerTempTable("employee")
val allemployee = sqlContext.sql("SELeCT' FROM employee")
all_employee.show()
import org.apache.spark.sql.SaveMode prdDF.write..format("orc").saveAsTable("product ore table"}
//Change the codec.
sqlContext.setConf("spark.sql.parquet.compression.codec","snappy")
employee.write.mode(SaveMode.Overwrite).parquet("employee.parquet")
NEW QUESTION: 3
A. Option C
B. Option D
C. Option B
D. Option A
Answer: A