Cloudera CDP Data Engineer - Certification : CDP-3002

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Cloudera CDP-3002 Prüfungsthemen:

Cloudera CDP Data Engineer - Certification CDP-3002 Prüfungsfragen mit Lösungen

Frage #1
You're deploying your Airflow DAGs to a production environment. What are some key considerations for ensuring security and reliability?

A. Configure Airflow to run with high resource limits to handle unexpected spikes in workload.
B. Implement role-based access control (RBAC. to restrict access to sensitive DAGs and resources.
C. Disable task logging to improve DAG execution performance.
D. Schedule DAG runs as frequently as possible to ensure real-time data processing.

Frage #2
Which of the following is a benefit of using RESTful APIs with Cloudera Manager for cluster management?

A. Direct database access to Cloudera Manager's underlying storage mechanism.
B. Reduced compatibility with industry-standard tools and protocols.
C. The ability to integrate with continuous integration/continuous deployment (CI/CD. pipelines.
D. Increased network latency and overhead.

Frage #3
Your Spark application involves complex data transformations requiring multiple shuffles. How can you leverage Spark's in- memory caching mechanisms to improve performance?
A Use rdd.persist(StorageLevel.MEMORY_ONLY) for all intermediate RDDs

A. Implement custom caching logic using in-memory data structures
B. Tune Spark configuration parameters like spark.storage.memoryFraction
C. Leverage Spark SQL caching with materialized views

Frage #4
You're tasked with monitoring the performance and resource utilization of your Spark jobs. What tools and techniques can you employ for effective monitoring and troubleshooting?

A. Leverage YARN resource manager and Spark metrics for detailed monitoring
B. Implement custom instrumentation code within your Spark application
C. Use Spark's web UI for basic job status information
D. Manually analyze Spark logs after job completion

Frage #5
You have an Airflow DAG that extracts data from a CSV file. How can you ensure that the DAG doesn't attempt to process the same file multiple times in case of retries or task failures?

A. Modify the extraction task to skip processing existing files based on a timestamp or marker within the file.
B. Implement a custom mechanism to rename the processed file after each successful run.
C. Configure the DAG to run only once and manually trigger subsequent runs when needed.
D. Use the File lock operator before the extraction task to prevent other tasks from accessing the file while it's being processed.

Fragen und Antworten: