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최신 Cloudera Certification CDP-3002 무료샘플문제 (Q218-Q223):

질문 # 218
You want to schedule your Airflow DAG to run every hour, starting at midnight (00:00). How can you achieve this scheduling configuration?

A. Set the schedule_interval parameter to "0 0 ".
B. Utilize Airflow triggers to initiate the DAG execution at midnight.
C. Define a custom Python function to schedule the DAG at the desired time.
D. Use the cron expression "@hourly".

정답：D

설명：
Option B uses the @hourly cron expression, a convenient way to schedule tasks to run every hour in Airflow. Option A specifies a specific time within the cron syntax

질문 # 219
A team is planning to use PySpark to read data from an Apache Cassandra database. Which of the following options correctly demonstrates how to load data from a Cassandra table named in the keyspace 'sales'?

정답：C

설명：
Option B is correct as it uses the specific format for Cassandra ('org.apache.spark.sql.cassandra') and correctly specifies the keyspace and table options.

질문 # 220
Discuss the trade-offs between using wide tables (many columns) and narrow tables (few columns) in Spark and the implications for data processing efficiency.

A. Both A and C.
B. Wide tables offer better performance for filtering operations, while narrow tables excel in aggregations.
C. Wide tables require more storage and may lead to performance overhead due to data serialization.
D. Spark can optimize data access patterns for both wide and narrow tables equally.

정답：A

설명：
Wide tables can lead to performance inefficiencies due to larger data serialization costs in shuffle operations. Narrow tables, however, may require more complex logic for joining data from multiple columns. Choosing the optimal format depends on access patterns and trade-offs in storage and processing efficiency.

질문 # 221
What does setting the Spark configuration parameter spark.sql.shuffle.partitions impact?

A. The default level of parallelism for joins and aggregations
B. The serialization format of data
C. The memory allocation for executor instances
D. The compression codec used for shuffle files

정답：A

설명：
The spark.sql.shuffe.partitions configuration parameter sets the number of partitions to use when shuffling data for joins or aggregations, which directly impacts the level of parallelism and the performance of these operations. A high number of partitions can lead to smaller tasks, potentially improving parallelism but at the cost of increased scheduling overhead. Conversely, too few partitions can lead to fewer, larger tasks, possibly causing out-of-memory errors or underutilizing the cluster.

질문 # 222
How can you utilize Spark SQL for complex data analysis involving joins and aggregations on large datasets?

A. By using Spark ML libraries for machine learning tasks on data.
B. By implementing custom logic in RDDs for data manipulation.
C. Both A and B.
D. By directly writing SQL queries against distributed data in Spark.

정답：D

설명：
Spark SQL provides a familiar SQL interface for working with distributed datasets, allowing analysts to perform joins, aggregations, and other complex data manipulations using SQL syntax, improving query optimization for large-scale data processing.

질문 # 223
......

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