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CDP-3002考古題分享，最新CDP-3002考證

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最新的 Cloudera Certification CDP-3002 免費考試真題 (Q227-Q232):

問題 #227
Your team is using PySpark and wants to ensure task re-execution in case of a node failure. What mechanism in Spark ensures that tasks are retried on other nodes upon failure?

• A. Task Re-execution
• B. Checkpointing
• C. Data Replication
• D. Master Node Redundancy

答案：A

解題說明：
Task re-execution is the mechanism in Spark that ensures tasks are retried on other nodes in the event of a node failure. This is a key feature of Spark's fault tolerance capability, allowing it to handle worker node failures without data loss.

問題 #228
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 create deployment my-spark-app --image=my-spark-app-image'
• C. 'kubectl expose deployment my-spark-app --type=LoadBalancer -port=808ff
• D. *kubectl apply -f spark-app.yamr

答案：D

解題說明：
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.

問題 #229
What is the impact of query vectorization in Cloudera's Optimization Framework?

• A. It encrypts query results for security
• B. It enables the execution of SQL commands
• C. It slows down query execution by adding complexity
• D. It improves query performance by processing batches of rows together

答案：D

解題說明：
Query vectorization improves performance by allowing multiple rows to be processed together as a batch, instead of one row at a time. This reduces CPU usage and improves throughput for query operations-Explain Plans

問題 #230
Given a DataFrame containing product information with columns "product_id", "name", and "price", how can you filter and sort the DataFrame to only include products with a price greater than $50 and sort them by price in descending order?

• A. Use multiple filter and sort calls sequentially
• B. Implement a custom function to filter and sort the data
• C. Use spark SQL's WHERE clause and ORDER BY statement
• D. Leverage chained conditions and sorting within the filter method

答案：D

解題說明：
Chaining conditions within the filter method allows for concise and efficient filtering. Option B demonstrates this approach:filtered_sorted_df = ] 50).sort("price", ascending=FalsE.
This code first filters the DataFrame to only include rows where the "price" is greater than 50 and then sorts the resulting DataFrame by the "price" column in descending order (using ascending=FalsE.

問題 #231
You're working with a Spark application that processes streaming data in real-time. How does Spark handle persistence in this context?

• A. Streaming data cannot be persisted due to its continuous nature
• B. Spark leverages micro-batching and checkpointing for persistence in streaming applications
• C. Spark uses the same persistence mechanisms as batch processing for streaming data
• D. Streaming data is automatically persisted to HDFS for historical analysis

答案：B

解題說明：
Unlike batch processing A, streaming data is continuous. Spark utilizes micro-batching C to break down the stream into small, manageable batches, allowing for persistence techniques like updateStateByKey or checkpoint to be applied within these batches. Option B is incorrect as persistence is possible, and D is not always the case.

問題 #232
......

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