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| 섹션 | 비중 | 목표 |
|---|---|---|
| 작업 흐름 오케스트레이션 | 15% | - Apache Airflow
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| 배포 및 운영 | 10% | - 보안 및 거버넌스
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| 연동 및 최적화 | 5% | - 문제 해결
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| Apache Spark 개발 및 처리 | 48% | - Spark 스트리밍 및 구조화 스트리밍
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| 데이터 저장 및 모델링 | 22% | - Apache Iceberg
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Your Airflow DAG encounters an error during the data transformation stage. What information can you access in the Airflow UI to troubleshoot the issue?
- A. The DAG run details page displays the task logs, providing insights into the specific error encountered.
- B. All of the above
- C. You need to manually inspect the code for potential issues.
- D. The Airflow web server logs might contain relevant information about the error.
정답: B 🗳️
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How does Airflow handle task dependencies?
- A. By using the ExternalTaskSensor to pause execution until an external condition is met
- B. By specifying dependencies through the depends_on_past parameter in task definitions
- C. By using the set_upstream() or set_downstream() methods, or the bitshift operators (]] and [[)
- D. By manually triggering tasks in the correct order
정답: C 🗳️
설명: (ITDumpsKR 회원만 볼 수 있음)
You're working with a large Spark DataFrame and need to perform an aggregation operation (e.g., can you improve the performance of the aggregation? SUM, COUNT). How
- A. Increase the number of Spark executors without further optimization
- B. Leverage partitioning techniques to group relevant data together
- C. All of the above
- D. Use Spark SQL's built-in aggregation functions like SUM and COUNT
정답: C 🗳️
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In Spark, what is the advantage of using the 'coalesce' method over the 'repartition' method when reducing the number of partitions in an RDD?
- A. 'coalesce' can increase the number of partitions without shuffling.
- B. 'coalesce' reduces the number of partitions without a full data shuffle, enhancing performance.
- C. 'repartition' is incapable of reducing the number of partitions.
- D. 'coalesce' triggers a full shuffle of the data, improving data distribution.
정답: B 🗳️
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벼락식혜 -
CDP-3002 시험보고 왔는데 합격입니다.
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