Cloudera Cloudera Certification CDP-3002

近年に、Cloudera CDP-3002 「CDP Data Engineer - Certification Exam」 認定試験は重要なコンピュータ能力認定試験になっています。Cloudera 国際認証資格取得者になったら、求職がもっと易く、高給料も当たり前です！

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CDP-3002オンライン版は Windows / Mac / Android / iOS 対応です。

Cloudera CDP Data Engineer - Certification 認定 CDP-3002 試験問題:

1. You've discovered that a production Iceberg table has several corrupted data files. Which of the following actions could help address this issue?

A) Restore the table to a previous snapshot using Iceberg's time travel feature.
B) Drop and recreate the Iceberg table from scratch.
C) Run the VACUUM procedure on the Iceberg table.
D) Apply Iceberg's REMOVE ORPHAN FILES procedure.

2. You're integrating data quality checks into a complex ETL pipeline with numerous tasks and dependencies. How can you ensure the checks are executed in the correct order and don't interfere with other pipeline tasks?

A) Run all tasks (ETL and checks) concurrently, assuming they are independent.
B) Schedule the data quality checks as a separate DAG and trigger it after the ETL pipeline completes.
C) Utilize Airflow upstream/downstream dependencies to define the execution order between check tasks and other pipeline tasks.
D) Implement a custom script to manage the execution of the data quality checks independently.

3. Your Airflow DAG performs data quality checks that involve complex data transformations and aggregations. How can you ensure these checks are executed efficiently and don't impact the performance of the entire pipeline?

A) Use Airflow's built-in data manipulation operators like SQLExecuteOperator for basic checks, avoiding complex transformations.
B) Implement the data transformations and aggregations directly within the checking logic, regardless of efficiency.
C) Utilize libraries like Pandas or Spark for data manipulation within the PythonOperator, leveraging optimization features where available.
D) Offload complex data processing tasks to separate DAGs designed specifically for data preparation.

4. Which of the following is true about persisting RDDs in Apache Spark?
A Persisting an RDD in memory allows for faster access but increases the risk of data loss.

A) Using MEMORY_ONLY_SER storage level reduces memory usage but increases CPU usage due to serialization.
B) Persisting an RDD to disk is generally recommended for all RDDs to prevent data loss.
C) It is not possible to persist an RDD using a combination of memory and disk.

5. You need to monitor the performance and resource usage of your Airflow ETL pipelines. How can you achieve this?

A) Implement custom monitoring scripts to track specific metrics not readily available in Airflow.
B) Utilize Airflow's built-in metrics and monitoring features like the Airflow web UI and command-line tools.
C) Monitor the resource utilization of the entire system, assuming it reflects the pipeline's performance.
D) You cannot directly monitor Airflow pipelines; rely on external monitoring tools for the underlying infrastructure.

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