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Damit stand Sofie auf und nahm, den großen Messingspiegel, CNX-001 Demotesten der über der weißen Kommode hing, von der Wand, rief Ben und sauste an mir vorbei, O, wärst du jung gewesen mit mir Und noch C_HRHPC_2411 Lernhilfe ein Gedanke kam ihm, sinnloser beinahe als jene: Wenn ich dich jetzt mit mir dahin nähme?

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NEW QUESTION: 1
The main collection of Linux usenet newsgroups are found in which usenet hierarchy?
A. comp.os.linux
B. sys.linux
C. comp.linux
D. comp.opsys.linux
E. comp.sys.linux
Answer: A

NEW QUESTION: 2
How long does it take to restore an object from a standard storage container in Oracle Cloud Infrastructure Object Storage Classic?
A. up to four hours
B. up to three hours
C. An object in a standard container can be accessed at any time without any wait.
D. up to two hours
Answer: A

NEW QUESTION: 3
You want to understand more about how users browse your public website, such as which pages they visit prior to placing an order. You have a farm of 200 web servers hosting your website. How will you gather this data for your analysis?
A. Channel these clickstreams inot Hadoop using Hadoop Streaming.
B. Ingest the server web logs into HDFS using Flume.
C. Sample the weblogs from the web servers, copying them into Hadoop using curl.
D. Import all users' clicks from your OLTP databases into Hadoop, using Sqoop.
E. Write a MapReduce job, with the web servers for mappers, and the Hadoop cluster nodes for reduces.
Answer: E
Explanation:
Hadoop MapReduce for Parsing Weblogs
Here are the steps for parsing a log file using Hadoop MapReduce:
Load log files into the HDFS location using this Hadoop command:
hadoop fs -put <local file path of weblogs> <hadoop HDFS location> The Opencsv2.3.jar framework is used for parsing log records.
Below is the Mapper program for parsing the log file from the HDFS location.
public static class ParseMapper extends Mapper<Object, Text, NullWritable,Text >{
private Text word = new Text();
public void map(Object key, Text value, Context context ) throws IOException, InterruptedException {
CSVParser parse = new CSVParser(' ','\"');
String sp[]=parse.parseLine(value.toString());
int spSize=sp.length;
StringBuffer rec= new StringBuffer();
for(int i=0;i<spSize;i++){
rec.append(sp[i]);
if(i!=(spSize-1))
rec.append(",");
}
word.set(rec.toString());
context.write(NullWritable.get(), word);
}
}
The command below is the Hadoop-based log parse execution. TheMapReduce program is
attached in this article. You can add extra parsing methods in the class. Be sure to create a new
JAR with any change and move it to the Hadoop distributed job tracker system.
hadoop jar <path of logparse jar> <hadoop HDFS logfile path> <output path of parsed log file>
The output file is stored in the HDFS location, and the output file name starts with "part-".