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최신 Cloudera Certification CDP-3002 무료샘플문제 (Q293-Q298):

질문 # 293
When creating a partitioned table in Hive, what does the clause PARTITIONED BY specify?

A. The default file format for data storage
B. The compression algorithm used for data storage
C. The column(s) used to divide the table into partitions
D. The replication factor for the HDFS data blocks

정답：C

설명：
The PARTITIONED BY clause in Hive specifies the column(s) by which the table is to be divided into partitions. Each partition corresponds to a specific value or range of values of the partitioning column(s) and is stored in its own directory, enabling more efficient data access patterns based on those column(s).

질문 # 294
You need to design your Airflow DAG for data quality checks to be easily monitored and visualized. How can you achieve this?

A. Leverage Airflow's built-in metrics and monitoring features like the Airflow web UI to track check execution and results.
B. Implement custom logic to send detailed logs about the check results to external monitoring tools.
C. All of the above
D. Utilize Airflow XCom to share the outcome of the checks (success/failurE. with downstream tasks for further processing.

정답：A,B,D

설명：
All options mentioned in D can be valuable for troubleshooting errors in data quality checks: Airflow UI: Task details page might display error messages or logs specific to the check. Airflow Logs: Scheduler and worker logs might provide additional context about the error and its origin. Custom Script Inspection: Examining the custom Python script used for the check can reveal potential errors within the logic itself.

질문 # 295
What does setting the Spark configuration parameter 'spark.sql.shuffle.partitions' impact?
A The default level of parallelism for joins and aggregations

A. The serialization format of data
B. The compression codec used for shuffle files
C. The memory allocation for executor instances

정답：A

설명：
The 'spark.sql.shuffle.partitions' configuration parameter sets the number of partitions to use when shuffling data for joins or aggregations, which directly impacts the level of parallelism and the performance of these operations. A high number of partitions can lead to smaller tasks, potentially improving parallelism but at the cost of increased scheduling overhead. Conversely, too few partitions can lead to fewer, larger tasks, possibly causing out-of-memory errors or underutilizing the cluster.

질문 # 296
In a meeting about Spark applications deployment on Kubernetes, your team discusses strategies for handling node failures. Which Kubernetes feature should be utilized to maintain high availability in case of node failures?
A Horizontal Pod Autoscaler

A. Pod Priority
B. ReplicaSets
C. Resource Quotas

정답：A

설명：
ReplicaSets in Kubernetes are designed to maintain a stable set of replica Pods running at any given time, making them suitable for handling node failures and maintaining high availability. This ensures that if a node fails, Kubernetes can automatically redistribute the pods to other available nodes.

질문 # 297
You have a DataFrame containing sales data with columns "product_id", "customer id", and "amount". How can you efficiently calculate the total sales per customer?

A. Use a loop to iterate through the DataFrame and accumulate the sales for each customer
B. Leverage Spark's machine learning library (MLIiB. for aggregation
C. Implement a custom function to group and sum the sales
D. Utilize spark SQL's GROUP BY and SUM functions

정답：D

설명：
Option B provides the most efficient and concise way to achieve this.

질문 # 298
......

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