Cloudera Cloudera Certification CDP-3002

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Cloudera CDP-3002 試験シラバストピック:

Cloudera CDP Data Engineer - Certification 認定 CDP-3002 試験問題：

1. A data analyst is performing a join operation in PySpark between a large DataFrame Clarge_df) and a much smaller DataFrame ('small_df). The process is very slow. What can the analyst do to optimize this join operation?

A) Utilize the 'broadcast' function in the join operation.
B) Increase the number of partitions in 'small_df'.
C) Apply before the join.
D) Use "key").

2. You're working with a large dataset containing nested JSON structures. How can you efficiently process this data using Spark, ensuring data integrity and avoiding excessive parsing overhead?

A) Implement a custom parser for the specific JSON structure
B) Use generic string manipulation functions to extract data from JSON
C) Convert the entire dataset to a single string and process it line by line
D) Leverage Spark SQL's built-in JSON support with appropriate schema definition

3. Which of the following is NOT a factor considered by the Optimization Framework when optimizing a query?

A) User-defined functions (UDFs) complexity
B) Data skewness
C) The phase of the moon
D) Network latency between nodes

4. Which of the following is a best practice for organizing tasks within a DAG in Apache Airflow?

A) Place all tasks directly in the root DAG to simplify monitoring and execution.
B) Group tasks with similar functionalities using SubDAGs for better readability and maintainability.
C) Use a single Pythonoperator to execute all tasks as functions for efficiency.
D) Dynamically generate tasks at runtime to avoid defining them explicitly in the DAG.

5. When configuring a Hive table with bucketing, how does the choice of the bucketing column(s) influence query performance?

A) The bucketing column(s) should be chosen randomly to ensure a uniform distribution of data across buckets.
B) Selecting highly unique or skewed columns for bucketing can lead to uneven data distribution and potential performance bottlenecks.
C) Bucketing on columns that are frequently updated optimizes data modification operations and query performance.
D) The choice of bucketing column(s) has no impact on performance as long as the number of buckets is optimally chosen.

質問と回答：