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IBM 000-N32 試験シラバストピック:
| セクション | 比重 | 目標 |
|---|---|---|
| トピック 1: ビッグデータの概念と特徴 | 25% | - 構造化データ、半構造化データ、非構造化データの種類 - ビッグデータの事業上の推進要因と課題 - ビッグデータの4つのV：量、速度、多様性、正確性 |
| トピック 2: InfoSphere BigInsights と Hadoop エコシステム | 30% | - データの保存および処理フレームワーク - Apache Hadoop との連携 - BigInsights のエディションと機能 - InfoSphere BigInsights のアーキテクチャと構成要素 |
| トピック 3: InfoSphere Streams | 25% | - アーキテクチャと活用事例 - リアルタイムストリーミング分析の概念 - IBM の他のビッグデータ関連ソリューションとの連携 |
| トピック 4: InfoSphere Data Explorer | 20% | - 連合データアクセスと接続性 - 多様なデータソースへの対応 - 検索および情報探索機能 |
IBM Big Data Fundamentals Technical Mastery Test v1 認定 000-N32 試験問題：
問題 #1
Which of the following compression algorithms is used by InfoSphere BigInsights to provide an additional compression option over the ones that come with the base Hadoop distribution?
A. lza.
B. lzo.
C. gzip.
D. brzip.
問題 #2
InfoSphere Data Explorer accommodates data variety through (choose three):
A. Sophisticated security mapping, including cross-domain and field-level security.
B. Broad connectivity to a wide range of data management systems and applications.
C. Federated connectivity in the cloud and on-premise.
D. Support for new ?virtual multi-dimensional node? technology capable of aggregating documents created from multiple sources or tables.
問題 #3
Which of the following options is CORRECT?
A. InfoSphere Streams submits queries to unstructured dynamic data.
B. InfoSphere Streams submits dynamic data to pre-existing queries.
C. InfoSphere Streams submits queries to structured dynamic data.
D. InfoSphere Streams submits queries to structured static data.
問題 #4
How do big data solutions interact with the existing enterprise infrastructure?
A. Big data solutions must substitute for the existing enterprise infrastructure; therefore there is no interaction between them.
B. Big data solutions must be isolated into a separate virtualized environment optimized for sequential workloads, so that it doesn?t interact with existing infrastructure.
C. Big data solutions works in parallel with the existing enterprise infrastructure leveraging all the unstructured raw data that cannot be processed and stored in a traditional data warehouse solutions.
D. Big data solutions are placed on top of the existing enterprise infrastructure, acting as a transparent layer converting unstructured raw data into structured, readable data, and storing the final results in a traditional data warehouse.
解説：
| 問題 #1 正解： B | 問題 #2 正解： A、B、D | 問題 #3 正解： B | 問題 #4 正解： C |
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