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Karl Ross Karl Ross

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Cloudera CDP Data Engineer - Certification Exam 認定 CDP-3002 試験問題 (Q249-Q254):

質問 # 249
How does Spark handle data shuffling during distributed processing?

A. Spark doesn't perform data shuffling
B. By storing all data on a single node
C. By transferring only required data between executors
D. By broadcasting all data to each executor

正解：C

解説：
Shuffling involves moving data between executors when operations require data from different partitions. Spark optimizes this process by transferring only the necessary data, minimizing network traffic.

質問 # 250
In a Kubernetes environment, how does Kubernetes ensure fault tolerance when a pod running a Spark task fails?

A. Using a load balancer for master components
B. By using a Standby Master setup
C. Through Pod Replication with ReplicaSets
D. By checkpointing RDDs

正解：C

解説：
Kubernetes ensures fault tolerance through pod replication using ReplicaSets. If a pod fails, the ReplicaSet will automatically create a new pod to replace it, ensuring that the desired number of pod replicas are always running. This is crucial for maintaining application availability in Kubernetes.

質問 # 251
You're building a complex Airflow DAG with numerous tasks and dependencies. How can you improve the DAG's readability and maintainability?

A. Implement extensive logging within each task to capture detailed execution information.
B. Use clear and descriptive names for tasks, operators, and variables throughout the DAG code.
C. Break down the DAG into smaller sub-DAGs with well-defined functionalities.
D. All of the above

正解：D

解説：
All the options listed in D contribute to improving the readability and maintainability of Airflow DAGs. Using descriptive names, modularizing with sub-DAGs, and adding relevant logging practices enhance understanding and troubleshooting for future maintenance.

質問 # 252
When would it be advantageous to use both partitioning and bucketing on a Hive table?

A. When data security is a primary concern
B. When managing small datasets to reduce complexity
C. When data needs to be stored in a single file for archival purposes
D. When dealing with large datasets that require efficient querying and data sampling

正解：D

解説：
Using both partitioning and bucketing on a Hive table is advantageous when dealing with large datasets that require efficient querying and data management. Partitioning allows for segregating data into logical segments based on column values, reducing the data scanned during queries. Bucketing further divides each partition into more manageable chunks (buckets) based on a hash function of a column, which can improve performance for certain types of queries and enable more efficient data sampling and join operations.

質問 # 253
How does partition pruning contribute to query performance in the Cloudera Data Platform?

A. By selecting only relevant partitions for query execution
B. By removing unnecessary data replication
C. By increasing the number of partitions
D. By encrypting data at rest

正解：A

解説：
Partition pruning enhances query performance by allowing the engine to skip over partitions of the data that are not relevant to the query, thereby reducing the amount of data scanned and processed.

質問 # 254
......

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