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CDP-3002試験の準備方法｜完璧なCDP-3002合格記試験｜ユニークなCDP Data Engineer - Certification Exam最新関連参考書
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Cloudera CDP Data Engineer - Certification Exam 認定 CDP-3002 試験問題 (Q55-Q60):
質問 # 55
Your Iceberg table experiences frequent schema evolution, with new columns being added regularly. Which of the following might you need to adjust to maintain optimal performance?
- A. Iceberg metadata table pruning frequency
- B. Spark shuffle partitions (spark.sql.shuffle.partitions)
- C. The Iceberg table's write format (vl or v2)
- D. Kubernetes resource requests for Spark executors
正解：A
解説：
Frequent schema changes generate many metadata files. Iceberg's metadata tables may need more frequent pruning (expire_snapshots) to avoid performance issues during reads.
質問 # 56
How can you ensure that a set of tasks in an Airflow DAG are executed in parallel after a specific initial task is completed?
- A. Set depends_on_past=True for all tasks
- B. Use the ]] and [[ operators to set task dependencies
- C. Use the SequentialExecutor
- D. Use the parallelism parameter in the airflow.cfg file
正解：B
解説：
The ]] (bitshift right) and (bitshift left) operators in Apache Airflow are used to define task dependencies within a DAG. To execute a set of tasks in parallel after an initial task, you can set the initial task to be upstream (using ]]) of all tasks intended to run in parallel. This ensures the parallel tasks only start after the completion of the initial task, leveraging Airflow's task dependency mechanism.
質問 # 57
You have a PySpark application packaged as 'MyPySparkApp-0. I-py3-none-any.whl'. In your 'app.py', you utilize a function from an external library, 'numpy', listed in your 'requirements.txt'. How should you deploy this application to ensure 'numpy' is available at runtime?
- A. Upload 'MyPySparkApp-0.1-py3-none-any.whl' only and submit using 'spark-submit --py-files MyPySparkApp-0.1-py3-none-any.whl'.
- B. Upload both 'app.py' and 'MyPySparkApp-0.1-py3-none-any.whl' and submit using 'spark-submit --py-files MyPySparkApp-0.1-py3-none- any.whl app.py'.
- C. Upload 'app.py' only and submit using 'spark-submit app.py'.
- D. Upload 'app.py' and manually install 'numpy' on all nodes before submitting using 'spark-submit app.py'.
正解：B
解説：
The application 'app.py' depends on the 'numpy' library, which is packaged in the wheel file 'MyPySparkApp-0.1-py3-none- any.whl'. Therefore, both the application file and the wheel file need to be uploaded. The application is then submitted with the '-- py-files' option to include the wheel file, ensuring 'numpy' is available at runtime.
質問 # 58
You are deploying a Spark application in a Kubernetes environment. Your application is designed to process large datasets using Spark's data frame API. You have created a Docker image for your Spark application. Which of the following 'kubectl* commands should you use to deploy your Spark application onto the Kubernetes cluster?
- A. *kubectl config set-context -current -namespace=my-spark-app'
- B. *kubectl apply -f spark-app.yamr
- C. 'kubectl expose deployment my-spark-app --type=LoadBalancer -port=808ff
- D. 'kubectl create deployment my-spark-app --image=my-spark-app-image'
正解：B
解説：
To deploy a Spark application in Kubernetes, you should use a YAML configuration file that defines the SparkApplication resource. The correct command to apply this configuration is 'kubectl apply -f spark-app.yamr , as it will create or update resources in the cluster based on the YAML file.
質問 # 59
You need to design a DAG that can be easily scaled horizontally to handle increasing workload. How can you achieve this goal?
- A. Increase the number of worker processes in the Airflow web server configuration.
- B. Implement custom logic within each task to handle parallel processing independently.
- C. Leverage Airflow pools to manage resource allocation and limit concurrent task execution.
- D. Utilize external scheduling tools like Cron to manage DAG execution independently of Airflow workers.
正解：A、C
質問 # 60
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