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Ich hab ganz vergessen, dass Ihr Euch ja unter einem Stein verkrochen hattet, https://prufungsfragen.zertpruefung.de/H19-338-ENU_exam.html Aufrecht und aufrichtig darfst du hier zu allen Dingen reden: und wahrlich, wie Lob klingt es ihren Ohren, dass Einer mit allen Dingen gerade redet!

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NEW QUESTION: 1
You have an application that requires localhost to resolve to 127.0.0.1. You ping localhost as shown in the exhibit. (Click the Exhibit button.)

You need to ensure that localhost resolves to 127.0.0.1. What should you do?
A. AddaMicrosoftLoopbackAdapter.
B. Modify the properties of the local area connection.
C. Modify the Lmhosts file.
D. Modify the Hosts file.
Answer: D

NEW QUESTION: 2

A. Option E
B. Option D
C. Option C
D. Option B
E. Option A
Answer: B,C,D

NEW QUESTION: 3
CORRECT TEXT
Problem Scenario 87 : You have been given below three files
product.csv (Create this file in hdfs)
productID,productCode,name,quantity,price,supplierid
1 001,PEN,Pen Red,5000,1.23,501
1 002,PEN,Pen Blue,8000,1.25,501
1003,PEN,Pen Black,2000,1.25,501
1004,PEC,Pencil 2B,10000,0.48,502
1005,PEC,Pencil 2H,8000,0.49,502
1006,PEC,Pencil HB,0,9999.99,502
2001,PEC,Pencil 3B,500,0.52,501
2002,PEC,Pencil 4B,200,0.62,501
2003,PEC,Pencil 5B,100,0.73,501
2004,PEC,Pencil 6B,500,0.47,502
supplier.csv
supplierid,name,phone
501,ABC Traders,88881111
502,XYZ Company,88882222
503,QQ Corp,88883333
products_suppliers.csv
productID,supplierID
2001,501
2002,501
2003,501
2004,502
2001,503
Now accomplish all the queries given in solution.
Select product, its price , its supplier name where product price is less than 0.6 using
SparkSQL
Answer:
Explanation:
See the explanation for Step by Step Solution and configuration.
Explanation:
Solution :
Step 1:
hdfs dfs -mkdir sparksql2
hdfs dfs -put product.csv sparksq!2/
hdfs dfs -put supplier.csv sparksql2/
hdfs dfs -put products_suppliers.csv sparksql2/
Step 2 : Now in spark shell
// this Is used to Implicitly convert an RDD to a DataFrame.
import sqlContext.impIicits._
// Import Spark SQL data types and Row.
import org.apache.spark.sql._
// load the data into a new RDD
val products = sc.textFile("sparksql2/product.csv")
val supplier = sc.textFileC'sparksq