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Wie regte dieses unerwartete Wort meine Phantasie an, Und diese Hoffnung ließ niemand HPE2-N70 Prüfungsübungen fahren , Der Schmerz fuhr mir den Rücken hinunter und landete in meinem Magen, als mir bewusst wurde, dass ich Jacob womöglich nie mehr Wiedersehen würde.

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Wahnsinnig vor Entzücken stürzte ich nieder, da verschwebte die CLF-C02-Deutsch Deutsche Prüfungsfragen Gestalt freundlich lächelnd, Sogar dann blieb Ygritte noch beharrlich, Das alles hat ein einziger Riese angerichtet.

Wenn das ganze Wesen nicht existiert, dann existiert nichts, HPE2-N70 Prüfungsübungen Ich würde dich höchst ungern missen, Das war ein laut verworrnes Schallen, Das mich aus meinem Trдumen rief.

Es gibt keine klare Grenze, aber zwei gute Hinweise, Aber und hier reicht HPE2-N70 Deutsche Prüfungsfragen er den Rationalisten die Hand auch in unserer Vernunft liegen wichtige Voraussetzungen dafür, wie wir die Welt um uns herum auffassen.

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Sie verschloß das Haus und wartete nun von HPE2-N70 Deutsch Stunde zu Stunde in der Bodenkammer auf Andres, den sie auch verloren glaubte.

NEW QUESTION: 1
CORRECT TEXT
Problem Scenario 81 : You have been given MySQL DB with following details. You have been given following product.csv file product.csv productID,productCode,name,quantity,price
1001,PEN,Pen Red,5000,1.23
1002,PEN,Pen Blue,8000,1.25
1003,PEN,Pen Black,2000,1.25
1004,PEC,Pencil 2B,10000,0.48
1005,PEC,Pencil 2H,8000,0.49
1006,PEC,Pencil HB,0,9999.99
Now accomplish following activities.
1 . Create a Hive ORC table using SparkSql
2 . Load this data in Hive table.
3 . Create a Hive parquet table using SparkSQL and load data in it.
Answer:
Explanation:
See the explanation for Step by Step Solution and configuration.
Explanation:
Solution :
Step 1 : Create this tile in HDFS under following directory (Without header}
/user/cloudera/he/exam/task1/productcsv
Step 2 : Now using Spark-shell read the file as RDD
// load the data into a new RDD
val products = sc.textFile("/user/cloudera/he/exam/task1/product.csv")
// Return the first element in this RDD
prod u cts.fi rst()
Step 3 : Now define the schema using a case class
case class Product(productid: Integer, code: String, name: String, quantity:lnteger, price:
Float)
Step 4 : create an RDD of Product objects
val prdRDD = products.map(_.split(",")).map(p =>
Product(p(0).tolnt,p(1),p(2),p(3}.tolnt,p(4}.toFloat))
prdRDD.first()
prdRDD.count()
Step 5 : Now create data frame val prdDF = prdRDD.toDF()
Step 6 : Now store data in hive warehouse directory. (However, table will not be created } import org.apache.spark.sql.SaveMode prdDF.write.mode(SaveMode.Overwrite).format("orc").saveAsTable("product_orc_table") step 7: Now create table using data stored in warehouse directory. With the help of hive.
hive
show tables
CREATE EXTERNAL TABLE products (productid int,code string,name string .quantity int, price float}
STORED AS ore
LOCATION 7user/hive/warehouse/product_orc_table';
Step 8 : Now create a parquet table
import org.apache.spark.sql.SaveMode
prdDF.write.mode(SaveMode.Overwrite).format("parquet").saveAsTable("product_parquet_ table")
Step 9 : Now create table using this
CREATE EXTERNAL TABLE products_parquet (productid int,code string,name string
.quantity int, price float}
STORED AS parquet
LOCATION 7user/hive/warehouse/product_parquet_table';
Step 10 : Check data has been loaded or not.
Select * from products;
Select * from products_parquet;

NEW QUESTION: 2
A company is building an application to track athlete performance using an Amazon DynamoDB table. Each item in the table is identified by a partition key (user_id) and a sort key (sport_name). The table design is shown below:
(Note: Not all table attributes are shown)
A Developer is asked to write a leaderboard application to display the top performers (user_id) based on the score for each sport_name.
What process will allow the Developer to extract results MOST efficiently from the DynamoDB table?
A. Use a DynamoDB scan operation to retrieve scores and user_id based on sport_name, and order the results based on the score attribute.
B. Use a DynamoDB query operation with the key attributes of user_id and sport_name and order the results based on the score attribute.
C. Create a global secondary index with a partition key of sport_name and a sort key of score, and get the results
D. Create a local secondary index with a primary key of sport_name and a sort key of score and get the results based on the score attribute.
Answer: C
Explanation:
Explanation
https://docs.aws.amazon.com/amazondynamodb/latest/developerguide/SecondaryIndexes.html
https://docs.aws.amazon.com/zh_cn/amazondynamodb/latest/developerguide/GSI.html

NEW QUESTION: 3
Joan is the project manager of the BTT project for her company. She has worked with her project to create risk responses for both positive and negative risk events within the project. As a result of this process Joan needs to update the project document updates. She has updated the assumptions log as a result of the findings and risk responses, but what other documentation will need to be updated as an output of risk response planning?
A. Scope statement
B. Technical documentation
C. Risk Breakdown Structure
D. Lessons learned
Answer: B