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プロセスのパフォーマンスを改善する必要があります。
どちらの変更を加える必要がありますか?それぞれの正解は完全な解決策を提示します。
注:それぞれの正しい選択には1ポイントの価値があります。
A. hive.tez.container.sizeパラメーターの値を増やします
B. すべてのサーバーの毎日のログファイルを1つのファイルに結合します
C. 毎日のログが独自のフォルダーにあるように、ログファイルをフォルダーに移動します
D. ワーカーノードの数を増やす
E. mapreduce.map.memoryパラメーターの値を増やします
Answer: B,C
Explanation:
Explanation
A: Typically, analytics engines such as HDInsight and Azure Data Lake Analytics have a per-file overhead.
If you store your data as many small files, this can negatively affect performance. In general, organize your data into larger sized files for better performance (256MB to 100GB in size). Some engines and applications might have trouble efficiently processing files that are greater than 100GB in size.
C: For Hive workloads, partition pruning of time-series data can help some queries read only a subset of the data which improves performance.
Those pipelines that ingest time-series data, often place their files with a very structured naming for files and folders. Below is a very common example we see for data that is structured by date:
\DataSet\YYYY\MM\DD\datafile_YYYY_MM_DD.tsv
Notice that the datetime information appears both as folders and in the filename.
References:
https://docs.microsoft.com/en-us/azure/storage/blobs/data-lake-storage-performance-tuning-guidance

NEW QUESTION: 2
To determine: the more commonly used local area network bus, star topology is the actual physical device configuration, rather than the network's logical structure.
A. True
B. False
Answer: B