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試験コード:P2090-038

試験名称:IBM InfoSphere BigInsights Technical Mastery Test v2

認証ベンダー:IBM

最近更新時間:2026-08-03

問題と解答:全33問

購買オプション:"オンライン版"
価格:¥6500 

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IBM P2090-038 試験概要:

認定ベンダー:IBM
試験名:IBM InfoSphere BigInsights Technical Mastery Test v2
試験番号:000-N38
関連資格:IBM Certified Specialist - InfoSphere BigInsights
受験料:非公開(地域により異なります)
出題数:非公開
認定の有効期間:非公開 / 認定トラックにより異なります
試験時間:非公開
試験形式:選択式, シナリオベース問題
対応言語:English
合格点:非公開
サンプル問題:IBM P2090-038 サンプル問題
受験方法:通常、地域や空き状況に応じて、Pearson VUE監督付き試験(オンラインまたはテストセンター)を通じて実施されます
前提条件:公式な前提条件はありませんが、Hadoopまたはビッグデータに関する知識が推奨されます
公式シラバスのURL:https://www.ibm.com/certify

IBM P2090-038 試験シラバストピック:

セクション目標
トピック 1: インストールと構成- システムセットアップ
  • 1. インストールの前提条件と環境セットアップ
    • 2. クラスターノードの構成
      - 管理ツール
      • 1. サービスの監視とメンテナンス
        • 2. BigInsights管理コンソールの使用方法
          トピック 2: セキュリティとパフォーマンス- セキュリティ管理
          • 1. Hadoop環境におけるデータセキュリティの考慮事項
            • 2. BigInsightsにおける認証と認可
              - パフォーマンスチューニング
              • 1. リソース管理とワークロードバランシング
                • 2. クラスター最適化手法
                  トピック 3: データ処理と分析- 分析ツール
                  • 1. Big SQLの使用と最適化
                    • 2. テキスト分析とBigInsightsツール
                      - データの取り込みと処理
                      • 1. バッチ処理とストリーミング処理の概念
                        • 2. データロードのメカニズム
                          トピック 4: ビッグデータとHadoopの基礎- Hadoopエコシステムの概念
                          • 1. MapReduce処理モデル
                            • 2. HDFSのアーキテクチャとコンポーネント
                              - BigInsightsプラットフォームの概要
                              • 1. IBM InfoSphere BigInsightsのコアコンポーネント
                                • 2. クラスターアーキテクチャとデプロイメントモデル

                                  IBM InfoSphere BigInsights Technical Mastery Test v2 認定 P2090-038 試験問題:

                                  1. Which of the following options is CORRECT?

                                  A) InfoSphere BigInsights is a distributed file system used as base for Hadoop distributions.
                                  B) InfoSphere BigInsights is based on a branched Hadoop distribution, and therefore backwards compatibility is not guaranteed.
                                  C) InfoSphere BigInsights is based on the non forked core Hadoop distribution, and backwards compatibility with the Apache Hadoop project will always be maintained. Therefore, all applications written for Hadoop will run on BigInsights.
                                  D) InfoSphere BigInsights is based on the non forked core Hadoop distribution, but backwards compatibility with the Apache Hadoop project is not guaranteed, therefore applications written for Hadoop might not run on BigInsights.


                                  2. What does ig Data?represent?What does ?ig Data?represent?

                                  A) Only data stored in the BIGDATA table in any relational database.
                                  B) A Hadoop feature capable of processing vast amounts of data in-parallel on large clusters of commodity hardware in a reliable, fault-tolerant manner.
                                  C) A database feature capable of converting pre-existing structured data into unstructured raw data.
                                  D) A concept and platform of technologies with the characteristics of the ? Vs? that is able to handle large amounts of unstructured,semi-structured, and structured raw data unlike traditional systems.


                                  3. Which of the following options is NOT CORRECT?

                                  A) Big data solutions are ideal for iterative and exploratory analysis when business measures on data are not predetermined.
                                  B) Big data solutions are ideal when all, or most, of the data needs to be analyzed versus a sample of the data; or a sampling of data isn nearlyBig data solutions are ideal when all, or most, of the data needs to be analyzed versus a sample of the data; or a sampling of data isn? nearlyas effective as a larger set of data from which to derive analysis.
                                  C) Big data solutions are ideal for Online Transaction Processing (OLTP) environments.
                                  D) Big data solutions are ideal for analyzing not only raw structured data, but semi structured and unstructured data from a wide variety ofsources.


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

                                  A) MapReduce jobs are used to process vast amounts of data in-parallel on large clusters of commodity hardware in a reliable, fault-tolerant manner.
                                  B) MapReduce jobs are used to process small amounts of data in-parallel on expensive hardware, without fault-tolerance.
                                  C) MapReduce jobs are used to process structured data in sequence, with fault-tolerance.
                                  D) 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.


                                  質問と回答:

                                  質問 # 1
                                  正解: C
                                  質問 # 2
                                  正解: D
                                  質問 # 3
                                  正解: C
                                  質問 # 4
                                  正解: A

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