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CDP-3002 Unterlage - CDP-3002 Tests

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Cloudera CDP Data Engineer - Certification Exam CDP-3002 Prüfungsfragen mit Lösungen (Q111-Q116):

111. Frage
You need to securely store sensitive data within your Spark application and access it only from authorized nodes. How can you leverage Cloudera security features to achieve this?

A. Implement custom encryption/decryption logic within your application
B. Leverage Cloudera Knox Gateway for secure access to Spark applications
C. Store sensitive data directly in HDFS without encryption
D. Use Cloudera Sentry for role-based access control and data masking

Antwort: B,D

Begründung:
Storing data without encryption A is insecure. While custom encryption B is possible, it adds complexity and potential security risks. Combining Cloudera Sentry's access control with data masking and Knox Gateway's secure authentication ensures that only authorized users can access sensitive data within your Spark application.

112. Frage
You are processing a large dataset using Spark and need to ensure that the results are available for subsequent stages without recomputing. Which approach achieves this efficiently?

A. Leverage Spark's automatic checkpointing mechanism
B. Store the data in a temporary table using Spark SQL
C. Implement custom logic to save the data to HDFS between stages
D. Use rdd.persist() with the appropriate storage level based on your needs

Antwort: D

Begründung:
While other options might work, rdd.persist() is the recommended approach for Spark's distributed persistence. It allows you to specify the storage level (e.g., MEMORY_ONLY, MEMORY_AND_DISK) for intermediate RDDs, ensuring they are available for future stages without recomputing, improving efficiency and performance.

113. Frage
An Airflow DAG is designed to ingest data from multiple sources, transform it, and load it into a data warehouse. The transformation step is resource-intensive and should not run during peak hours (9 AM to 5 PM). How can you configure the DAG to meet this requirement?

A. Set the max_active_runs parameter to limit executions during peak hours.
B. Use the time_sensor operator to delay the transformation task until off-peak hours.
C. Utilize the BranchPythonOperator to dynamically skip the transformation task during peak hours.
D. Configure the DAG's schedule interval and use the TimeDelta sensor for precise timing.

Antwort: C

Begründung:
The BranchPythonOperator can be used to implement conditional logic within a DAG, allowing tasks to be dynamically skipped based on certain conditions, such as the current time. This operator can evaluate if the current time is within peak hours and, based on that, choose a path that either skips or proceeds with the resource-intensive transformation task. While time_sensor and TimeDelta are not standard Airflow components for this purpose, and max_active_runs controls concurrent runs rather than timing, the BranchPythonOperator offers a direct way to control task flow based on time-based conditions.

114. Frage
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 apply -f spark-app.yamr
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 config set-context -current -namespace=my-spark-app'

Antwort: A

Begründung:
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.

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

Antwort: A,C

116. Frage
......

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