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NEW QUESTION: 1
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これらすべてのグローバルサイトのデータを集約する最も速い方法は何ですか？
A. データをclosesリージョンのAmazon EC2インスタンスにアップロードします。 Amazon EBSボリュームにデータを保存します。 1日に1回、EBSスナップショットを取得し、それを中央集中型リージョンにコピーします。一元化されたリージョンでEBSボリュームを復元し、データの分析を毎日実行します。
B. 最も近いAWSリージョンのAmazon S3バケットにサイトデータをアップロードします。 S3クロスリージョンレプリケーションを使用して、オブジェクトを宛先バケットにコピーします。
C. 最も近いAWSリージョンのAmazon S3バケットにサイトデータをアップロードします。 S3クロスリージョンレプリケーションを使用して、オブジェクトを宛先バケットにコピーします。
D. 宛先バケットでAmazon S3 Transfer Accelerationを有効にします。マルチパートアップロードを使用して、サイトデータを宛先バケットに直接アップロードします。
Answer: C
Explanation:
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Step -1 To transfer to S3 from global sites : Amazon S3 Transfer Acceleration enables fast, easy, and secure transfers of files over long distances between your client and your Amazon S3 bucket. S3 Transfer Acceleration leverages Amazon CloudFront's globally distributed AWS Edge Locations. Used to accelerate object uploads to S3 over long distances (latency). Transfer acceleration is as secure as a direct upload to S3.
Step -2 : When the application analyze/aggregate the data from S3 and then again upload the results - Multipart upload
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https://aws.amazon.com/s3/transfer-acceleration/

NEW QUESTION: 2
You observe that the number of spilled records from map tasks for exceeds the number of map output records. You child heap size is 1 GB and your io.sort.mb value is set to 100MB. How would you tune your io.sort.mb value to achieve maximum memory to disk I/O ratio?
A. Increase the IO.sort.mb as high you can, as close to 1GB as possible.
B. For 1GB child heap size an io.sort.mb of 128MB will always maximum memory to disk I/O.
C. Decrease the io.sort.mb value below 100M
D. Tune io.sort.mb value until you observe that the number of spilled records equals (or is as close to equals) the number of map output records.
Answer: D
Explanation:
here are a few tradeoffs to consider.
1.the number of seeks being done when merging files. If you increase the merge factor too high, then the seek cost on disk will exceed the savings from doing a parallel merge (note that OS cache might mitigate this somewhat).
2.Increasing the sort factor decreases the amount of data in each partition. I believe the number is io.sort.mb / io.sort.factor for each partition of sorted data. I believe the general rule of thumb is to have io.sort.mb = 10 * io.sort.factor (this is based on the seek latency of the disk on the transfer speed, I believe. I'm sure this could be tuned better if it was your bottleneck. If you keep these in line with each other, then the seek overhead from merging should be minimized
3.you increase io.sort.mb, then you increase memory pressure on the cluster, leaving less memory available for job tasks. Memory usage for sorting is mapper tasks * io.sort.mb -- so you could find yourself causing extra GCs if this is too high
Essentially,
If you find yourself swapping heavily, then there's a good chance you have set the sort factor too high.
If the ratio between io.sort.mb and io.sort.factor isn't correct, then you may need to change io.sort.mb (if you have the memory) or lower the sort factor.
If you find that you are spending more time in your mappers than in your reducers, then you may want to increase the number of map tasks and decrease the sort factor (assuming there is memory pressure).
Reference: How could I tell if my hadoop config parameter io.sort.factor is too small or too big?
http://stackoverflow.com/questions/8642566/how-could-i-tell-if-my-hadoop-config-parameter-iosort-factor-is-too-small-or-to

NEW QUESTION: 3

A. Option A
B. Option B
C. Option C
D. Option D
Answer: C