Cloudera Certification CDP-3002

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Cloudera CDP-3002 시험 요강 주제:

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1. You've deployed a Spark application using CDE that works heavily with Iceberg tables. To optimize performance, you want to ensure effective use of Kubernetes resources. Which of the following strategies helpful? (Choose two)

A) Always use the latest available version of Spark.
B) Set pod anti-affinity rules to prevent multiple Spark tasks from being scheduled on the same node.
C) Implement Kubernetes liveness and readiness probes for your Spark driver and executor pods.
D) Configure dynamic resource allocation for your Spark executors.
E) Leverage Kubernetes taints and tolerations to dedicate specific nodes to Iceberg workloads.

2. You are designing a data pipeline that involves ingesting data from multiple sources, performing data transformations using Spark, and storing the results in a data lake. How would you leverage the Cloudera Data Engineering service to ensure efficient and fault-tolerant execution?

A) Develop a single Spark job containing all transformation logic.
B) Design the pipeline with stages and steps, leveraging Spark operators for transformations and utilizing retries and error handling mechanisms.
C) Implement custom logic within the YAML configuration file to manage data flow and error handling.
D) Utilize separate Spark jobs for each data source and transformation step.

3. Which feature of Apache Avro facilitates dynamic schema inference during data serialization and deserialization?

A) Schema versioning via external services
B) Embedded schema within data files
C) Manual schema declaration
D) Strong data typing

4. You want to debug an issue within your Spark application that interacts with Hive tables. What tools and techniques can you employ for effective debugging?

A) Use Spark's Lineage Viewer to visualize data flow and identify potential errors
B) Implement unit tests for individual Spark operations within your application
C) Print debug statements throughout the code to inspect intermediate data
D) Leverage Spark's web UI and Hive logs for general error messages

5. What is the difference between RDDs and DataFrames in Spark?

A) RDDs are lower-level abstractions, while DataFrames offer higher-level functionalities
B) RDDs represent distributed datasets, while DataFrames work with structured data
C) Both B and C
D) RDDs are mutable, while DataFrames are immutable

질문과 대답: