CDP-3002 : CDP Data Engineer - Certification Exam

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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. You're working with a real-time streaming application using Spark Streaming. How can you ensure that your application gracefully handles late-arriving data and maintains data consistency?

A) Recompute the entire stream from scratch for each late record
B) Use Spark's checkpointing functionality to recover from failures
C) Implement micro-batching with windowing and watermarking techniques
D) Ignore late-arriving data altogether

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

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

3. For a Hive table that is both partitioned and bucketed, what considerations must be taken into account to optimize a join query involving this table?

A) Bucketing considerations are irrelevant in the context of join queries, with partitioning being the sole factor impacting performance.
B) The join should exclusively rely on the partitioned columns, ignoring the bucketed columns for optimal performance.
C) Ensuring the join columns are neither partitioned nor bucketed as it may lead to increased complexity.
D) Both the partitioning and bucketing columns should align with the join columns where possible to maximize the efficiency of data retrieval.

4. You're working with a Hive table containing sensitive dat
a. How can you ensure data security while allowing authorized Spark applications to access the data?
A Store the data in plain text format and restrict access to the HDFS directory

A) Implement custom encryption/decryption logic within your Spark application
B) Use separate clusters for Spark and Hive with stricter security controls
C) Leverage Cloudera Sentry for role-based access control and data masking

5. 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) Resource Quotas
B) ReplicaSets
C) Pod Priority

質問と回答：