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[Hardware] 最受推薦的新版CDP-3002考古題，提前為CDP Data Engineer - Certification Exam CDP-3002考試做好準備

johnwar443

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【Hardware】 最受推薦的新版CDP-3002考古題，提前為CDP Data Engineer - Certification Exam CDP-3002考試做好準備

Posted at yesterday 15:32      View：8 | Replies：0        Print      Only Author   [Copy Link] 1#
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最新的 Cloudera Certification CDP-3002 免費考試真題 (Q110-Q115):問題 #110
In a PySpark application running on Kubernetes, you want to enable dynamic allocation of Executors. Which configuration setting is essential to turn on this feature?
  • A. 'spark.kubernetes.executor.dynamicAllocation'
  • B. 'spark.dynamicAllocation.enabled'
  • C. 'spark.executor.instances'
  • D. 'spark.kubernetes.dynamicAllocation.enabled'
答案：B
解題說明：
The configuration 'spark.dynamicAllocation.enabled' is used to enable the dynamic allocation feature in Spark applications. This feature allows Spark to dynamically adjust the number of Executor pods in Kubernetes based on the current workload.

問題 #111
When persisting an RDD in Spark, what factors should you consider when choosing the storage level (e.g., MEMORY ONLY, MEMORY AND_DISK)?
  • A. Only consider the size of the RDD
  • B. Balance memory usage with fault tolerance needs
  • C. All of the above
  • D. Prioritize keeping data in memory for faster access
答案：C
解題說明：
Choosing the storage level involves considering various factors. You should consider the size of the RDD A, as large datasets might not fit entirely in memory. Prioritizing memory usage B improves access speed but might not be suitable for fault-tolerance. Balancing memory usage with disk persistence C ensures data availability even in case of node failures, offering a compromise between performance and fault tolerance.

問題 #112
A data engineer needs to query a table stored in Apache Hive using SparkSQL. Which of the following commands correctly retrieves data from a Hive table named 'sales data'?
  • A.
  • B.
  • C.
  • D.
答案：B
解題說明：
Option C is the correct choice because it uses the 'spark.sql' method to execute a SQL query on a Hive table.

問題 #113
In Apache Spark, which storage level is recommended for caching data that is accessed frequently but is too large to fit in memory?
  • A. OFF HEAP
  • B. MEMORY AND DISK
  • C. DISK ONLY
  • D. MEMORY ONLY
答案：B
解題說明：
The MEMORY_AND_DISK storage level is recommended for caching data that is frequently accessed but too large to fit entirely in memory. This level stores the data in memory as much as possible and spills the remainder to disk, providing a good balance between performance and resource utilization.

問題 #114
You want to write the results of a Spark DataFrame back to a Hive table. How can you achieve this efficiently?
  • A. Use the DataFrame.write.saveAsTable("table_name") method
  • B. Use the hiveContext.sql("lNSERT INTO table_name SELECT FROM df') method
  • C. Implement a custom function to write individual rows to the Hive table
  • D. Convert the DataFrame to a temporary table and then use HiveQL operations
答案：A
解題說明：
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.

問題 #115
......
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