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NEW QUESTION: 1
ネットワークにActive Directoryドメインが含まれています。 ドメインには、Windows Server 2016を実行するDC1という名前のドメインコントローラーが含まれています。
DC1をディレクトリサービス復元モード（DSRM）で起動します。
DC1上のActive Directoryデータベースを圧縮する必要があります。
どの3つのアクションを順番に実行しますか？

Answer:
Explanation:

Explanation:
https://technet.microsoft.com/en-us/library/cc794920(v=ws.10).aspx

NEW QUESTION: 2
次の展示に示すように、ストレージアカウントを作成し、ファイルを保存する予定です。

ドロップダウンメニューを使用して、図に示されている情報に基づいて各ステートメントを完了する回答の選択肢を選択します。
注：正しい選択はそれぞれ1ポイントの価値があります。

Answer:
Explanation:

Explanation

Reference:
https://docs.microsoft.com/en-us/azure/storage/blobs/storage-blob-storage-tiers#archive-access-tier-preview

NEW QUESTION: 3
Which of the following statements are FALSE?
A. Cost aggregation is used to ensure that the expenditure of funds is reconciled with the funding limits imposed by the performing organization
B. Analogous estimating is a form of expert judgment and is generally less accurate than other techniques, but is also costly.
C. Parametric estimating is an estimating technique using project characteristics/ parameters to estimate the total project costs
D. Cost aggregation and parametric estimation is a tool/ technique of cost budgeting process
Answer: A

NEW QUESTION: 4
MapReduce v2 (MRv2/YARN) is designed to address which two issues?
A. Standardize on a single MapReduce API.
B. Single point of failure in the NameNode.
C. Resource pressure on the JobTracker.
D. Reduce complexity of the MapReduce APIs.
E. HDFS latency.
F. Ability to run frameworks other than MapReduce, such as MPI.
Answer: C,F
Explanation:
YARN (Yet Another Resource Negotiator), as an aspect of Hadoop, has two major kinds of benefits:
*(D) The ability to use programming frameworks other than MapReduce. / MPI (Message Passing Interface) was mentioned as a paradigmatic example of a MapReduce alternative
*Scalability, no matter what programming framework you use.
Note:
*The fundamental idea of MRv2 is to split up the two major functionalities of the JobTracker, resource management and job scheduling/monitoring, into separate daemons. The idea is to have a global ResourceManager (RM) and per-application ApplicationMaster (AM). An application is either a single job in the classical sense of Map-Reduce jobs or a DAG of jobs.
*(B) The central goal of YARN is to clearly separate two things that are unfortunately smushed together in current Hadoop, specifically in (mainly) JobTracker:
/ Monitoring the status of the cluster with respect to which nodes have which resources available. Under YARN, this will be global. / Managing the parallelization execution of any specific job. Under YARN, this will be done separately for each job. The current Hadoop MapReduce system is fairly scalable - Yahoo runs 5000 Hadoop jobs, truly concurrently, on a single cluster, for a total 1.5 - 2 millions jobs/cluster/month. Still, YARN will remove scalability bottlenecks
Reference: Apache Hadoop YARN - Concepts & Applications

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