Cloudera Cloudera Certification CDP-3002

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Cloudera CDP-3002 시험 요강 주제:

최신 Cloudera Certification CDP-3002 무료샘플문제

1. What challenge does schema inference aim to address when dealing with big data ecosystems?

A) Ensuring that all data is encrypted according to its inferred schema
B) The variety and complexity of data formats and structures
C) Reducing the computational power required for data analysis
D) The need for large storage spaces to hold data schemas

2. In Apache Airflow, how does the "catchup" parameter in a DAG definition influence the scheduling of DAG runs when backfilling data?

A) It disables backfilling entirely, ensuring that only future DAG runs are executed.
B) It limits the number of backfilled DAG runs to the most recent execution interval only.
C) It forces Airflow to ignore the start_date and schedule the DAG run immediately.
D) It enables backfilling, causing Airflow to schedule DAG runs for all intervals between the DAG's start_date and the current date.

3. You're working with a large DAG that contains numerous tasks and complex dependencies. How can you improve the DAG's readability and maintainability?

A) Implement extensive logging within each task, regardless of its purpose, to capture detailed execution information.
B) Utilize comments sparingly within the DAG code, as the logic should be self-explanatory.
C) Use cryptic and abbreviated names for tasks and variables, assuming everyone understands the context.
D) Break down the DAG into smaller sub-DAGs with well-defined functionalities and clear naming conventions.

4. You're working with a Spark application that processes sensitive dat
a. How can you ensure that persisted data remains secure even if accessed from unauthorized sources?

A) Rely on Spark's lineage tracking to prevent unauthorized access
B) No additional security measures are needed, as Spark handles data security
C) Implement custom access control mechanisms within your application
D) Encrypt the data before persisting it and decrypt it when needed

5. Which Apache Airflow feature should be used to parameterize a DAG run for running data quality checks on different datasets dynamically?

A) Airflow Variables
B) Jinja templating
C) Custom Execution Context
D) XComs

질문과 대답: