Cloudera CDP-3002 시험 개요:
| 인증 벤더: | Cloudera |
|---|---|
| 시험명: | Cloudera CDP 데이터 엔지니어 자격증 시험 |
| 시험 번호: | CDP-3002 |
| 합격 점수: | 70% |
| 지원 언어: | English |
| 관련 자격증: | Cloudera Data Platform (CDP) 자격증 Cloudera 데이터 분석가 Cloudera 관리자 |
| 시험 형식: | 시나리오 기반 문항, 객관식, 실무 수행 과제 |
| 실제 시험 문항 수: | 약 50~60문항 |
| 자격증 유효 기간: | 2년 |
| 시험 시간: | 120분 |
| 응시료: | 미화 195달러 (지역에 따라 상이할 수 있음) |
| 권장 교육: | Cloudera 데이터 엔지니어링 교육 과정 Cloudera CDP 실습 랩 |
| 시험 등록: | Cloudera 자격증 포털 Pearson VUE 등록 |
| 샘플 문제: | Cloudera CDP-3002 샘플 문제 |
| 응시 방법: | 온라인 감독 시험 (일반적으로 Pearson VUE 또는 Cloudera 자격증 플랫폼을 통해 진행됨) |
| 전제 조건: | 정식 선수 조건은 없습니다. Cloudera Data Platform, Spark 및 SQL 기반 분석에 대한 실무 경험이 권장됩니다. |
| 공식 요강 URL: | https://www.cloudera.com/certification.html |
Cloudera CDP-3002 시험 요강 주제:
| 섹션 | 목표 |
|---|---|
| 주제 1: 데이터 거버넌스 및 보안 | - 보안 프레임워크
|
| 주제 2: 데이터 저장 및 모델링 | - 데이터 모델링
|
| 주제 3: 데이터 처리 및 변환 | - SQL 분석 엔진
|
| 주제 4: 플랫폼 운영 | - 클러스터 및 작업 부하 관리
|
| 주제 5: 데이터 수집 및 통합 | - 데이터 이동 및 파이프라인
|
최신 Cloudera Certification CDP-3002 무료샘플문제
문제 #1
In the context of caching data for reuse in Spark, how does the Tungsten project contribute to enhancing memory management and execution efficiency?
A. By enforcing strict data typing to reduce runtime type checking overhead
B. By optimizing Spark's internal memory management and data processing operations
C. By providing a graphical interface for memory management
D. By rewriting Spark operations in a lower-level language for direct memory access
문제 #2
For iterative machine learning algorithms in Spark, which caching level minimizes the trade-off between computation time and storage efficiency?
A. DISK ONLY
B. MEMORY ONLY SER
C. MEMORY ONLY
D. MEMORY AND DISK SER
문제 #3
For a Hive table that is both partitioned and bucketed, what considerations must be taken into account to optimize a join query involving this table?
A. Ensuring the join columns are neither partitioned nor bucketed as it may lead to increased complexity.
B. Both the partitioning and bucketing columns should align with the join columns where possible to maximize the efficiency of data retrieval.
C. Bucketing considerations are irrelevant in the context of join queries, with partitioning being the sole factor impacting performance.
D. The join should exclusively rely on the partitioned columns, ignoring the bucketed columns for optimal performance.
문제 #4
What command and parameters should be used to update an existing Spark job in the Cloudera Data Engineering (CDE. service to increase its executor memory using the CDE CLI?
A. cde job update -name my-spark-job --conf spark.executor.memory=6g
B. cde spark submit -update -name my-spark-job -executor-memory 6G
C. cde job run -edit my-spark-job -conf spark.executor.memory=6g
D. cde job config -name my-spark-job -set spark.executor.memory=6g
문제 #5
Why are partitioned tables beneficial in Hive for large datasets?
A. They decrease the security of the data.
B. They ensure that all data is stored in a single file, simplifying access.
C. They automatically encrypt data based on the partition key.
D. They allow for faster query processing by scanning only relevant partitions.
질문과 대답:
| 문제 #1 정답: B | 문제 #2 정답: B | 문제 #3 정답: B | 문제 #4 정답: A | 문제 #5 정답: D |
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