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Dann fing das Schreien an und wurde immer schlimmer.

NEW QUESTION: 1
Refer to the exhibit.

What is the outcome of the policy shown in the exhibit?
A. The client sends the data to the Media Server, which compresses and then encrypts the data.
B. The client compresses and the Media Server encrypts the data before sending it to the tape drive.
C. The client encrypts then compresses the data before sending it to the Media Server.
D. The client compresses then encrypts the data before sending it to the Media Server.
Answer: D

NEW QUESTION: 2




1 SELECT c.Complaint, e.Name, i.Notes
2 FROM Complaints c
3 JOIN
4 JOIN

Answer:
Explanation:
see explanation below.
Explanation
1 SELECT c.Complaint, e.Name, i.Notes
2 FROM Complaints c
3 JOIN Interactions i ON c.ComplaintID = i.ComplaintID
4 JOIN Employees e ON i.EmployeeID = E.EmployeeID

NEW QUESTION: 3
それぞれが4つの10 Go接続を備えた6つのV570FノードのVxRail展開を検証しています。 VxRailノードにビールの電源が入っていない。 Dell EMC ToRスイッチが正しく構成されていることを確認する必要があります
これを行うには、どのコマンドを使用する必要がありますか？
A. ポートチャネルの概要を表示
B. show running-config
C. インターフェイストランクを表示
D. インターフェースのステータスを表示
Answer: D

NEW QUESTION: 4
How are keys and values presented and passed to the reducers during a standard sort and shuffle phase of MapReduce?
A. Keys are presented to reducer in sorted order; values for a given key are not sorted.
B. Keys are presented to a reducer in random order; values for a given key are sorted in ascending order.
C. Keys are presented to reducer in sorted order; values for a given key are sorted in ascending order.
D. Keys are presented to a reducer in random order; values for a given key are not sorted.
Answer: A
Explanation:
Reducer has 3 primary phases:
1.Shuffle
The Reducer copies the sorted output from each Mapper using HTTP across the network.
2.Sort
The framework merge sorts Reducer inputs by keys (since different Mappers may have output the same key).
The shuffle and sort phases occur simultaneously i.e. while outputs are being fetched they are merged.
SecondarySort
To achieve a secondary sort on the values returned by the value iterator, the application should extend the key with the secondary key and define a grouping comparator. The keys will be sorted using the entire key, but will be grouped using the grouping comparator to decide which keys and values are sent in the same call to reduce.
3. Reduce
In this phase the reduce(Object, Iterable, Context) method is called for each <key, (collection of values)> in the sorted inputs. The output of the reduce task is typically written to a RecordWriter via
TaskInputOutputContext.write(Object, Object). The output of the Reducer is not re-sorted. Reference: org.apache.hadoop.mapreduce, Class Reducer<KEYIN,VALUEIN,KEYOUT,VALUEOUT>