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ECCouncil C_ARCIG_2105 - SAP Certified Application Associate - SAP Ariba Integration with Cloud Integration Gateway Braindumps

SAP C_ARCIG_2105 - SAP Certified Application Associate - SAP Ariba Integration with Cloud Integration Gateway Braindumps

  • Certification Provider:SAP
  • Exam Code:C_ARCIG_2105
  • Exam Name:SAP Certified Application Associate - SAP Ariba Integration with Cloud Integration Gateway Exam
  • Total Questions:765 Questions and Answers
  • Product Format:PDF Version & Test Engine Software Version
  • Support:24x7 Customer Support on Live Chat and Email
  • Valid For:Worldwide - In All Countries
  • Discount:Available for Bulk Purchases and Extra Licenses
  • Payment Options:Paypal, Credit Card, Debit Card
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Der Koenig sendet mich hierher und beut Der Priesterin Dianens Gruss C_ARCIG_2105 Prüfungs Guide und Heil, Es basiert auf sich selbst, Seine Zunge ist fast einen halben Meter lang, dachte Brienne, ehe die Dunkelheit sie umfing.

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NEW QUESTION: 1
CORRECT TEXT
Problem Scenario 78 : You have been given MySQL DB with following details.
user=retail_dba
password=cloudera
database=retail_db
table=retail_db.orders
table=retail_db.order_items
jdbc URL = jdbc:mysql://quickstart:3306/retail_db
Columns of order table : (orderid , order_date , order_customer_id, order_status)
Columns of ordeMtems table : (order_item_td , order_item_order_id ,
order_item_product_id,
order_item_quantity,order_item_subtotal,order_item_product_price)
Please accomplish following activities.
1. Copy "retail_db.orders" and "retail_db.order_items" table to hdfs in respective directory p92_orders and p92_order_items .
2. Join these data using order_id in Spark and Python
3. Calculate total revenue perday and per customer
4. Calculate maximum revenue customer
Answer:
Explanation:
See the explanation for Step by Step Solution and configuration.
Explanation:
Solution :
Step 1 : Import Single table .
sqoop import --connect jdbc:mysql://quickstart:3306/retail_db -username=retail_dba - password=cloudera -table=orders --target-dir=p92_orders -m 1 sqoop import -connect jdbc:mysql://quickstart:3306/retail_db -username=retail_dba - password=cloudera -table=order_items --target-dir=p92_order_orderitems --m 1
Note : Please check you dont have space between before or after '=' sign. Sqoop uses the
MapReduce framework to copy data from RDBMS to hdfs
Step 2 : Read the data from one of the partition, created using above command, hadoop fs
-cat p92_orders/part-m-00000 hadoop fs -cat p92 orderitems/part-m-00000
Step 3 : Load these above two directory as RDD using Spark and Python (Open pyspark terminal and do following). orders = sc.textFile(Mp92_orders") orderitems = sc.textFile("p92_order_items")
Step 4 : Convert RDD into key value as (orderjd as a key and rest of the values as a value)
#First value is orderjd
orders Key Value = orders.map(lambda line: (int(line.split(",")[0]), line))
#Second value as an Orderjd
orderltemsKeyValue = orderltems.map(lambda line: (int(line.split(",")[1]), line))
Step 5 : Join both the RDD using orderjd
joinedData = orderltemsKeyValue.join(ordersKeyValue)
#print the joined data
for line in joinedData.collect():
print(line)
#Format of joinedData as below.
#[Orderld, 'All columns from orderltemsKeyValue', 'All columns from ordersKeyValue'] ordersPerDatePerCustomer = joinedData.map(lambda line: ((line[1][1].split(",")[1], line[1][1].split(",M)[2]), float(line[1][0].split(",")[4]))) amountCollectedPerDayPerCustomer = ordersPerDatePerCustomer.reduceByKey(lambda runningSum, amount: runningSum + amount}
#(Out record format will be ((date,customer_id), totalAmount} for line in amountCollectedPerDayPerCustomer.collect(): print(line)
#now change the format of record as (date,(customer_id,total_amount))
revenuePerDatePerCustomerRDD = amountCollectedPerDayPerCustomer.map(lambda threeElementTuple: (threeElementTuple[0][0],
(threeElementTuple[0][1],threeElementTuple[1])))
for line in revenuePerDatePerCustomerRDD.collect():
print(line)
#Calculate maximum amount collected by a customer for each day
perDateMaxAmountCollectedByCustomer =
revenuePerDatePerCustomerRDD.reduceByKey(lambda runningAmountTuple,
newAmountTuple: (runningAmountTuple if runningAmountTuple[1] >=
newAmountTuple[1] else newAmountTuple})
for line in perDateMaxAmountCollectedByCustomer\sortByKey().collect(): print(line)

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