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Zwischen seinen Zehen hatte sich irgendein Pilz eingenistet, Die anderen PSE-DataCenter Testengine nickten entschlossen, und ich begriff, dass sie auf die Chance setzten, die Alice uns gegeben hatte, wie klein sie auch sein mochte.
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Harry sah sie an und das neue Gefühl PSE-DataCenter Online Prüfungen des Mitleids verstärkte sich recht schmerzhaft, Wir gehen, Dobby!
NEW QUESTION: 1
What is a callback system?
A. It is a remote-access system whereby the remote-access server immediately calls the user back at a predetermined number if the dial-in connection fails.
B. It is a remote-access system whereby the user's application automatically redials the remoteaccess server if the initial connection attempt fails.
C. It is a remote-access control whereby the user initially connects to the network systems via dial-up access, only to have the initial connection terminated by the server, which then subsequently allows the user to call back at an approved number for a limited period of time.
D. It is a remote-access control whereby the user initially connects to the network systems via dial-up access, only to have the initial connection terminated by the server, which then subsequently dials the user back at a predetermined number stored in the server's configuration database.
Answer: D
Explanation:
Explanation/Reference:
A callback system is a remote-access control whereby the user initially connects to the network systems via dial-up access, only to have the initial connection terminated by the server, which then subsequently dials the user back at a predetermined number stored in the server's configuration database.
NEW QUESTION: 2
A. Micro-ATX
B. ATX
C. AT
D. Mini-ITX
Answer: D
NEW QUESTION: 3
Identify the MapReduce v2 (MRv2 / YARN) daemon responsible for launching application containers and monitoring application resource usage?
A. ApplicationMaster
B. ResourceManager
C. NodeManager
D. ApplicationMasterService
E. TaskTracker
F. JobTracker
Answer: A
Explanation:
Explanation/Reference:
The fundamental idea of MRv2 (YARN) 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.
Note: Let's walk through an application execution sequence :
1. A client program submits the application, including the necessary specifications to launch the application-specific ApplicationMaster itself.
2. The ResourceManager assumes the responsibility to negotiate a specified container in which to start the ApplicationMaster and then launches the ApplicationMaster.
3. The ApplicationMaster, on boot-up, registers with the ResourceManager - the registration allows the client program to query the ResourceManager for details, which allow it to directly communicate with its own ApplicationMaster.
4. During normal operation the ApplicationMaster negotiates appropriate resource containers via the resource-request protocol.
5. On successful container allocations, the ApplicationMaster launches the container by providing the container launch specification to the NodeManager. The launch specification, typically, includes the necessary information to allow the container to communicate with the ApplicationMaster itself.
6. The application code executing within the container then provides necessary information (progress, status etc.) to its ApplicationMaster via an application-specific protocol.
7. During the application execution, the client that submitted the program communicates directly with the ApplicationMaster to get status, progress updates etc. via an application-specific protocol.
8. Once the application is complete, and all necessary work has been finished, the ApplicationMaster deregisters with the ResourceManager and shuts down, allowing its own container to be repurposed.
Reference: Apache Hadoop YARN - Concepts & Applications