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1. Which of the following options best describes the differences between a traditional data warehouse environment and a Hadoop environment?

A) Typically, data stored in Hadoop environments is cleaned up before storing in the distributed file-system.
B) Typically, data stored in data warehousing environments is rarely filtered and pre-processed. On the other hand, data injected into Hadoop environments is always pre-processed and filtered.
C) Hadoop environments are mostly ideal for analyzing structured and semi-structured data from a single system, while traditional data warehousing environment is well suited to deal with unstructured data, as well as when a data discovery process is needed.
D) Traditional data warehousing environments are mostly ideal for analyzing structured data from various systems, while a Hadoop environment is well suited to deal with structured, semi-structured, and unstructured data, as well as when a data discovery process is needed.

2. The analytic capabilities that come built-in with the Big Data platform include:

A) Image and Video
B) Acoustic
C) Financial
D) All of the above

3. Which of the following options best describes the proper usage of MapReduce jobs in Hadoop environments?

A) MapReduce jobs are used to process small amounts of data in-parallel on expensive hardware, without fault-tolerance.
B) MapReduce jobs are used to process vast amounts of data in-parallel on large clusters of commodity hardware in a reliable, fault-tolerant manner.
C) MapReduce jobs are used to execute sequential search outside the Hadoop environment using a built-in UDF to access information stored in non-relational databases.
D) MapReduce jobs are used to process structured data in sequence, with fault-tolerance.

問題與答案：

問題 #1 答案： D

問題 #2 答案： D

問題 #3 答案： B