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Cloudera CDP-3002 試験シラバストピック:
| セクション | 比重 | 目標 |
|---|
| Apache Sparkによる開発と処理 | 48% | - Spark StreamingおよびStructured Streaming
- 1. チェックポイント処理と耐障害性
- 2. マイクロバッチ処理とストリーム処理
- パフォーマンスの最適化
- 1. キャッシングと永続化の戦略
- 2. ジョブの調整、パーティショニングおよびバケッティング
- Spark SQLとDataFrames
- 1. DataFrame/Dataset APIの使用法
- 2. クエリの最適化と実行計画
- Sparkのアーキテクチャと実行モデル
- 1. Sparkアプリケーションのライフサイクル
- 2. 分散データ処理の概念
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| 導入と運用管理 | 10% | - セキュリティとガバナンス
- 1. データの系統管理とコンプライアンス
- 2. アクセス制御と認証
- CDP Data Engineering Service
- 1. APIおよびCLIの使用法
- 2. 実行環境の設定
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| システム連携と最適化 | 5% | - トラブルシューティング
- HiveとSparkの連携
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| ワークフローのオーケストレーション | 15% | - パイプラインの開発
- 1. ワークフローの監視とアラート設定
- 2. エンドツーエンドのデータパイプライン設計
- Apache Airflow
- 1. DAGの設計とスケジューリング
- 2. タスクの依存関係とエラー処理
- 3. 増分的なデータ抽出
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| データの保存とモデリング | 22% | - 分散型永続化ストレージ
- 1. HDFSおよびクラウドストレージとの連携
- 2. データの局所性とアクセスパターン
- Apache Iceberg
- 1. テーブルの管理とACID準拠
- 2. パーティショニングとレイアウトの最適化
- データ形式と保存方式
- 1. 列指向フォーマット（Parquet、ORC）
- 2. スキーマの設計と進化
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Cloudera CDP Data Engineer - Certification 認定 CDP-3002 試験問題：
1. Which command line tool is essential for interacting with Cloudera's Hadoop ecosystem for file operations?
A) ci-JRL
B) Hadoop fs
C) Git
D) SSH
2. In the context of Spark, what is a potential downside of indiscriminate use of data caching, especially with the MEMORY_AND DISK storage level?
A) It can decrease network traffic by reducing the need for data shuffling.
B) It can lead to reduced fault tolerance due to reliance on in-memory storage.
C) It enhances data security by storing intermediate results in encrypted form.
D) It may increase execution time due to overheads from frequent disk 1/0 operations.
3. When would it be advantageous to use both partitioning and bucketing on a Hive table?
A) When data needs to be stored in a single file for archival purposes
B) When dealing with large datasets that require efficient querying and data sampling
C) When data security is a primary concern
D) When managing small datasets to reduce complexity
4. You're deploying a Spark application in a Kubernetes cluster. Which YAML specification would correctly define a SparkApplication in cluster mode using Scala and the Spark Pi example?
A) Option B
B) Option A
C) Option C
D) Option D
5. In the context of dynamic partitioning in Hive, what challenge does the use of too many dynamic partitions in a single load operation present?
A) It automatically disables the execution of map-reduce jobs.
B) It enhances data security by segmenting data into finer-grained partitions.
C) It simplifies the management of Hive metadata, reducing the load on the NameNode.
D) It can lead to an excessive number of small files, negatively impacting HDFS performance.
質問と回答：
質問 # 1
正解： B | 質問 # 2
正解： D | 質問 # 3
正解： B | 質問 # 4
正解： C | 質問 # 5
正解： D |
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