Cloudera CDP Data Engineer - Certification : CDP-3002

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Cloudera CDP-3002 Prüfungsthemen:

Cloudera CDP Data Engineer - Certification CDP-3002 Prüfungsfragen mit Lösungen

Frage #1
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. Implement custom logic within the YAML configuration file to manage data flow and error handling.
B. Develop a single Spark job containing all transformation logic.
C. Utilize separate Spark jobs for each data source and transformation step.
D. Design the pipeline with stages and steps, leveraging Spark operators for transformations and utilizing retries and error handling mechanisms.

Frage #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. Leverage Spark SQL's built-in JSON support with appropriate schema definition
C. Use generic string manipulation functions to extract data from JSON
D. Convert the entire dataset to a single string and process it line by line

Frage #3
How can you prevent backfilling for a specific DAG in Apache Airflow?
A Set catchup=False in the DAG's arguments.

A. Define is backfill=False in the DAG definition.
B. Set max active runs=1.
C. Use schedule interval=None.

Frage #4
In the context of Cloudera's Optimization Framework, what role does data statistics collection play?

A. It provides metadata for security enforcement
B. It is used to generate more data
C. It reduces the need for data compression
D. It helps the optimizer make informed decisions about data layout and query execution plans

Frage #5
What is the impact of setting the Spark configuration spark.sql.autoBroadcastJoinThreshold to -1?

A. It disables the broadcast join feature, forcing all joins to be shuffled joins.
B. It increases the threshold for choosing which table to broadcast in a join, potentially improving join performance.
C. It sets an unlimited threshold for broadcasting tables, which may cause out-of-memory errors.
D. It automatically selects the optimal threshold for broadcasting based on the cluster's current workload.

Fragen und Antworten: