PDF Version DemoLa haute qualité de Q&A CDP Data Engineer - Certification Exam
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Cloudera CDP-3002 Sujets du programme d'examen :
| Section | Objectifs |
|---|---|
| Data Governance and Security | - Security frameworks
|
| Data Storage and Modeling | - Data modeling
|
| Data Ingestion and Integration | - Batch and streaming ingestion
|
| Data Processing and Transformation | - SQL analytics engines
|
| Platform Operations | - Cluster and workload management
|
Cloudera CDP Data Engineer - Certification CDP-3002 questions d'examen
Question n°1
In the context of big data processing, what is a potential downside of relying heavily on schema inference?
A. Increased data storage efficiency
B. Enhanced data security and compliance
C. Reduced flexibility in handling different data types
D. Potential performance overhead due to the dynamic analysis of data structure
Question n°2
Your Spark application encounters frequent failures during the execution of a specific stage. How can you utilize Spark's persistence mechanisms to improve the application's fault tolerance?
A. Leverage Spark's checkpointing functionality to save application state periodically
B. Implement custom retry logic within the failing stage
C. Increase the number of Spark executors to handle potential resource limitations
D. Persist the RDDs used in the failing stage with MEMORY_ONLY storage level
Question n°3
When persisting an RDD in Spark, what factors should you consider when choosing the storage level (e.g., MEMORY ONLY, MEMORY AND_DISK)?
A. Balance memory usage with fault tolerance needs
B. Only consider the size of the RDD
C. Prioritize keeping data in memory for faster access
D. All of the above
Question n°4
Which of the following is a benefit of using broadcast variables in Spark for caching static lookup tables?
A. They reduce network I/O by making data available locally on each node.
B. They increase the amount of data shuffle during joins.
C. They reduce the reliability of Spark applications.
D. They are automatically cleaned up after each task.
Question n°5
Which feature of Apache Avro facilitates dynamic schema inference during data serialization and deserialization?
A. Embedded schema within data files
B. Manual schema declaration
C. Schema versioning via external services
D. Strong data typing
Questions et réponses:
| Question n°1 Réponse: D | Question n°2 Réponse: A | Question n°3 Réponse: D | Question n°4 Réponse: A | Question n°5 Réponse: A |
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