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Exam Code: C2170-051Prüfungsname: IBM i2 Analyst Notebook V8.9
Aktulisiert: 2014-07-30, C2170-051 dumps deutsch
Nummer: 106 Q&As
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Exam Code: A2090-303Prüfungsname: Assessment: IBM InfoSphere DataStage v9.1 Assessment
Aktulisiert: 2014-07-30, A2090-303 zertifizierung
Nummer: 134 Q&As
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NO.1 The effective use of naming conventions means that objects need to be spaced appropriately
on the DataStage Designer canvas. For stages with multiple links,expanding the icon border can
significantly improve readability. This approach takes extra effort at first, so a pattern of work needs
to be identified and adopted to help development. Which feature of Designer can improve
development speed?
A. Palette Layout
B. Repository Layout
C. Snap to Grid Feature
D. Show Performance Statistics Feature
NO.2 Identify two different types of custom stages you can create to extend the Parallel job syntax?
(Choose two.)
A. Input stage
B. Basic stage
C. Group stage
D. Custom stage
E. Wrapped stage
Answer: D,E
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NO.3 Your job is using the Sequential File stage as a source. Identify two stage property
configurations that will allow you to accomplish parallel reads? (Choose two.)
A. Read Method property set to 'File Pattern' and the environment variable
$APT_IMPORT_PATTERN_USES_FILESET is set to 'FALSE'.
B. Read Method property set to 'File Pattern' and the 'Readers per Node' property value set to
greater than 1.
C. Read Method property is set to 'Parallel' with the Key property set to a Input column that has the
file names.
D. Read Method property set to 'Specific File(s)' with only one file specified and the 'Readers Per
Node' property value set to greater than 1.
E. Read Method property set to 'Specific File(s)' with more than one file specified and each file
specified has the same format/column properties.
Answer: D,E
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NO.4 What two project environment variables can be considered in your parallel jobs to support
your optimization strategy of partitioning and sorting? (Choose two.)
A. $APT_NO_PART_INSERTION
B. $APT_OPT_SORT_INSERTION
C. $APT_RESTRICT_SORT_USAGE
D. $APT_PARTITION_FLUSH_COUNT
E. $APT_TSORT_STRESS_BLOCKSIZE
Answer: A,E
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NO.5 What is the result of running the following command: dsjob -report DSProject ProcData
A. Generates a report about the ProcData job, including information about its stages and links.
B. Returns a report of the last run of the ProcData job in a DataStage project named DSProject.
C. Runs the DataStage job named ProcData and returns performance information, including the
number of rows processed.
D. Runs the DataStage job named ProcData and returns job status information, including whether
the job aborted or ran without warnings.
Answer: B
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NO.6 A DataStage job uses an Inner Join to combine data from two source parallel datasets that
were written to disk in sort order based on the join key columns. Which two methods could be used
to dramatically improve performance of this job? (Choose two.)
A. Disable job monitoring.
B. Set the environment variable $APT_SORT_INSERTION_CHECK_ONLY .
C. Unset the Preserve Partitioning flag on the output of each parallel dataset.
D. Explicitly specify hash partitioning and sorting on each input to the Join stage.
E. Add a parallel sort stage before each Join input, specifying the "Don't Sort, Previously Grouped"
sort key mode for each key.
Answer: B,E
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NO.7 Which statement is true when using the SaveInputRecord() function in a Transformer stage.
A. You can only use the SaveInputRecord() function in Loop variable derivations.
B. You can access the saved queue records using Vector referencing in Stage variable derivations.
C. You must retrieve all saved queue records using the GetSavedInputRecord() function within Loop
variable derivations.
D. You must retrieve all saved queue records using the GetSavedInputRecord() function within Stage
variable derivations.
Answer: C
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NO.8 You are using the Complex Flat File stage as a source in your job. What are two types of data
specifically supported by the Complex Flat File stage for your job? (Choose two.)
A. XML files.
B. Mainframe data sets with VSAM files.
C. Mainframe data files with DB2 tables.
D. Data from files that contain Hadoop record types.
E. Data from flat files that contain multiple record types.
Answer: B,E
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