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최신 Cloudera Certification CDP-3002 무료샘플문제 (Q99-Q104):

질문 # 99
What is the recommended approach in Apache Airflow for ensuring data quality checks are performed after data is loaded into multiple target systems, which might complete their loading processes at different times?

• A. Implement multiple ExternalTaskSensor instances, each waiting for a specific loading task to complete.
• B. Use a CrossDagDep operator to manage dependencies across multiple DAGs.
• C. Schedule the data quality checks at a fixed delay after the longest expected load time.
• D. Utilize a BranchPythonOperator to dynamically route the workflow based on system availability.

정답：A

설명：
The ExternalTaskSensor is designed to wait for a task in another DAG to complete before proceeding. By using multiple instances of this sensor, each configured to wait for data loading to complete in a different target system, you can ensure that data quality checks are only initiated once all target systems have successfully completed their loading processes. This approach allows for precise control and synchronization across disparate systems and processes.

 

질문 # 100
Which of the following best describes the benefit of partition pruning in Spark SQL?

• A. It selectively processes partitions that meet certain criteria, reducing 1/0.
• B. It increases the number of partitions to maximize parallelism.
• C. It decreases the amount of data shuffled during join operations.
• D. It dynamically adjusts partition sizes based on the query execution plan.

정답：A

설명：
Partition pruning is a performance optimization in Spark SQL that allows Spark to read only a subset of partitions from a DataFrame or table that meet certain criteria specified in the query. This significantly reduces the amount of data read from disk and processed, thereby decreasing I/O and improving query performance. Partition pruning is particularly effective for queries with filters that can be applied to partitioned columns. Options A and B describe different aspects of performance optimization but are not directly related to partition pruning. Option D suggests an adaptive behavior not specifically tied to the concept of partition pruning.

 

질문 # 101
You need to design a DAG that can be easily paused, resumed, or skipped based on specific conditions. How can you achieve this functionality?

• A. Utilize Airflow pools to dynamically control the execution of tasks based on resource availability.
• B. Leverage Airflow XCom to share information about the desired action (pause, resume, skip) between tasks.
• C. Configure the DAG to run continuously without any manual intervention.
• D. Implement custom logic within each task to check for pause or skip conditions.

정답：B

설명：
Airflow XCom allows tasks to share information with downstream tasks. Option B highlights how you can utilize XCom to share the desired action (pause, resume, or skip) across the DAG, enabling dynamic control of the pipeline execution.

 

질문 # 102
In Apache Airflow, how can you dynamically generate tasks for each table in your database that needs a quality check?

• A. Use the SubDagOperator to create a sub-DAG for each table.
• B. Implement a BranchPythonOperator to create branches for each table dynamically.
• C. Use the Variable feature to store a list of tables and iterate over them with a PythonOperator.
• D. Utilize the Dynamic Task Mapping feature to create a task for each table.

정답：D

설명：
Dynamic Task Mapping is a feature in Apache Airflow 2.0 and later that allows you to dynamically generate tasks at runtime. This can be used to create a separate quality check task for each table in your database by iterating over a list of tables and generating a task for each one, ensuring all necessary quality checks are automated and scalable.

 

질문 # 103
What is the difference between RDDs and DataFrames in Spark?

• A. RDDs are lower-level abstractions, while DataFrames offer higher-level functionalities
• B. RDDs are mutable, while DataFrames are immutable
• C. RDDs represent distributed datasets, while DataFrames work with structured data
• D. Both B and C

정답：D

설명：
RDDs (Resilient Distributed Datasets) are the fundamental data structure in Spark, representing distributed collections of records. DataFrames extend RDDs, providing a table-like view with schema enforcement and richer functionalities for data manipulation.

 

질문 # 104
......

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