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Cloudera CDP Data Engineer - Certification Exam 認定 CDP-3002 試験問題 (Q118-Q123):

質問 # 118
What does the appearance of "Filter Early" in an Explain Plan suggest about the execution strategy of a SQL query in Cloudera's SQL engines?

A. It means that all filtering operations are applied after join operations
B. It indicates that filtering operations are postponed until the end of the query execution
C. It suggests that the query optimizer has chosen to apply filtering operations as early as possible to reduce data volume
D. It signals that the query will bypass filtering operations to improve performance

正解：C

解説：
The "Filter Early" strategy in an Explain Plan indicates that the query optimizer has chosen to apply filtering operations at the earliest possible stage in the query execution process. This approach is designed to reduce the volume of data being processed in subsequent stages, thereby improving overall query performance by minimizing I/O and CPU usage.

質問 # 119
You want to write the results of a Spark DataFrame back to a Hive table. How can you achieve this efficiently?

A. Use the hiveContext.sql("lNSERT INTO table_name SELECT FROM df') method
B. Use the DataFrame.write.saveAsTable("table_name") method
C. Convert the DataFrame to a temporary table and then use HiveQL operations
D. Implement a custom function to write individual rows to the Hive table

正解：B

解説：
Option B provides a concise and efficient way to write Spark DataFrame content to a Hive table. This method automatically handles schema conversion and data partitioning, offering a seamless integration between the two frameworks.

質問 # 120
You're provisioning a new Cloudera Data Engineering (CDE. virtual cluster. Which of the following factors should you consider when choosing an appropriate instance type for Iceberg workloads? (Choose two)

A. Whether you require GPU acceleration for machine learning tasks integrated with Iceberg
B. The complexity of your SQL queries and transformations
C. The type of storage (SSD vs. HDD. needed for optimal performance
D. The expected size of your Iceberg tables
E. The network bandwidth required by your Iceberg jobs

正解：C、D

解説：
The size of your tables directly influences the needed RAM and storage of the cluster nodes. Iceberg is optimized for fast reads and writes, especially with columnar file formats like Parquet. SSDs provide far superior random read/write performance compared to HDDs for Iceberg operations. While instance types affect query complexity capability, the key factors are table size and storage speed. Network bandwidth is less critical unless dealing with extremely distributed systems.

質問 # 121
You encounter an error during the execution of your Airflow DAG. How can you identify the root cause of the issue and debug it effectively?

A. Rely on the error message displayed on the Airflow UI, even if it's generic.
B. All of the above
C. Utilize Airflow logs (scheduler, worker) to analyze detailed error messages and stack traces.
D. Inspect the code of failed tasks directly within the Airflow web Ul for potential issues.

正解：B

解説：
While logging can be valuable (option C. , extensive logging can clutter the code. Option B emphasizes best practices for improving DAG readability and maintainability:Sub-DAGs: Break down the DAG into smaller, reusable units (sub-DAGs) with clear naming and well-defined functionalities. Naming Conventions: Use descriptive and consistent names for tasks, variables, and DAGs, improving code comprehension.

質問 # 122
You're writing a Spark application that processes streaming data in real-time. How can you create DataFrames from streaming data sources?

A. All of the above
B. Use the same methods as for batch processing, reading data from a file
C. Leverage Spark Streaming's functions like createDataFrame with appropriate parameters
D. Utilize Spark SQL's streaming capabilities with the FROM clause

正解：C

解説：
Spark Streaming requires specific functions for handling real-time data. Option A is not applicable for streaming data. While Spark SQL can be used with streaming data C, Spark Streaming offers dedicated functions like createDataFrame that take streaming data sources like Kafka or Flume as input and allow you to define the schema for the resulting DataFrame.

質問 # 123
......

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Nathaniel King Nathaniel King

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