現在、ClouderaのCCA175ミシュレーション問題認定試験に受かりたいIT専門人員がたくさんいます。NewValidDumpsの試験トレーニング資料はClouderaのCCA175ミシュレーション問題認定試験の１００パーセントの合格率を保証します。近年、IT領域で競争がますます激しくなります。 君がうちの学習教材を購入した後、私たちは一年間で無料更新サービスを提供することができます。NewValidDumpsのClouderaのCCA175ミシュレーション問題試験トレーニング資料は試験問題と解答を含まれて、豊富な経験を持っているIT業種の専門家が長年の研究を通じて作成したものです。 NewValidDumpsは優れたIT情報のソースを提供するサイトです。

Cloudera Certified CCA175 NewValidDumpsは君にとってベストな選択になります。

Cloudera Certified CCA175ミシュレーション問題 - CCA Spark and Hadoop Developer Exam ご購入のあとで我々はアフターサービスを提供します。 NewValidDumpsのClouderaのCCA175 認定内容試験トレーニング資料は試験問題と解答を含まれて、豊富な経験を持っているIT業種の専門家が長年の研究を通じて作成したものです。その権威性は言うまでもありません。

IT技術人員にとって、両親にあなたの仕事などの問題を危ぶんでいきませんか？高い月給がある仕事に従事したいですか？美しい未来を有したいですか？だから、我々NewValidDumpsのCCA175ミシュレーション問題問題集をご覧になってください。ここでは、あなたは一番質高い資料と行き届いたサービスを楽しみしています。あなたはNewValidDumpsのCloudera　CCA175ミシュレーション問題問題集を手に入れる前に、問題集の試用版を無料に使用できます。

Cloudera CCA175ミシュレーション問題 - 心はもはや空しくなく、生活を美しくなります。

誰も自分の学習習慣を持っています。CCA175ミシュレーション問題問題集は、あなたに異なるシステムバージョンを提供します。 あなたの特定の状況に基づいて、あなたに最も適するCCA175ミシュレーション問題問題集バージョンを選択できます。また、複数のバージョンを同時に使用することができます。 だから、各バージョンのCCA175ミシュレーション問題問題集には独自の利点があります。 非常に忙しい場合、短い時間でCCA175ミシュレーション問題問題集を勉強すると、CCA175ミシュレーション問題試験に参加できます。

現在IT技術会社に通勤しているあなたは、ClouderaのCCA175ミシュレーション問題試験認定を取得しましたか？CCA175ミシュレーション問題試験認定は給料の増加とジョブのプロモーションに役立ちます。短時間でCCA175ミシュレーション問題試験に一発合格したいなら、我々社のClouderaのCCA175ミシュレーション問題資料を参考しましょう。

CCA175 PDF DEMO:

QUESTION NO: 1
CORRECT TEXT
Problem Scenario 40 : You have been given sample data as below in a file called spark15/file1.txt
3070811,1963,1096,,"US","CA",,1,
3022811,1963,1096,,"US","CA",,1,56
3033811,1963,1096,,"US","CA",,1,23
Below is the code snippet to process this tile.
val field= sc.textFile("spark15/f ilel.txt")
val mapper = field.map(x=> A)
mapper.map(x => x.map(x=> {B})).collect
Please fill in A and B so it can generate below final output
Array(Array(3070811,1963,109G, 0, "US", "CA", 0,1, 0)
,Array(3022811,1963,1096, 0, "US", "CA", 0,1, 56)
,Array(3033811,1963,1096, 0, "US", "CA", 0,1, 23)
)
Answer:
See the explanation for Step by Step Solution and configuration.
Explanation:
Solution :
A. x.split(","-1)
B. if (x. isEmpty) 0 else x

QUESTION NO: 2
CORRECT TEXT
Problem Scenario 89 : You have been given below patient data in csv format, patientID,name,dateOfBirth,lastVisitDate
1001,Ah Teck,1991-12-31,2012-01-20
1002,Kumar,2011-10-29,2012-09-20
1003,Ali,2011-01-30,2012-10-21
Accomplish following activities.
1 . Find all the patients whose lastVisitDate between current time and '2012-09-15'
2 . Find all the patients who born in 2011
3 . Find all the patients age
4 . List patients whose last visited more than 60 days ago
5 . Select patients 18 years old or younger
Answer:
See the explanation for Step by Step Solution and configuration.
Explanation:
Solution :
Step 1:
hdfs dfs -mkdir sparksql3
hdfs dfs -put patients.csv sparksql3/
Step 2 : Now in spark shell
// SQLContext entry point for working with structured data
val sqlContext = neworg.apache.spark.sql.SQLContext(sc)
// this is used to implicitly convert an RDD to a DataFrame.
import sqlContext.impIicits._
// Import Spark SQL data types and Row.
import org.apache.spark.sql._
// load the data into a new RDD
val patients = sc.textFilef'sparksqIS/patients.csv")
// Return the first element in this RDD
patients.first()
//define the schema using a case class
case class Patient(patientid: Integer, name: String, dateOfBirth:String , lastVisitDate:
String)
// create an RDD of Product objects
val patRDD = patients.map(_.split(M,M)).map(p => Patient(p(0).tolnt,p(1),p(2),p(3))) patRDD.first() patRDD.count(}
// change RDD of Product objects to a DataFrame val patDF = patRDD.toDF()
// register the DataFrame as a temp table patDF.registerTempTable("patients"}
// Select data from table
val results = sqlContext.sql(......SELECT* FROM patients '.....)
// display dataframe in a tabular format
results.show()
//Find all the patients whose lastVisitDate between current time and '2012-09-15' val results = sqlContext.sql(......SELECT * FROM patients WHERE
TO_DATE(CAST(UNIX_TIMESTAMP(lastVisitDate, 'yyyy-MM-dd') AS TIMESTAMP))
BETWEEN '2012-09-15' AND current_timestamp() ORDER BY lastVisitDate......) results.showQ
/.Find all the patients who born in 2011
val results = sqlContext.sql(......SELECT * FROM patients WHERE
YEAR(TO_DATE(CAST(UNIXJTlMESTAMP(dateOfBirth, 'yyyy-MM-dd') AS
TIMESTAMP))) = 2011 ......)
results. show()
//Find all the patients age
val results = sqlContext.sql(......SELECT name, dateOfBirth, datediff(current_date(),
TO_DATE(CAST(UNIX_TIMESTAMP(dateOfBirth, 'yyyy-MM-dd') AS TlMESTAMP}}}/365
AS age
FROM patients
Mini >
results.show()
//List patients whose last visited more than 60 days ago
-- List patients whose last visited more than 60 days ago
val results = sqlContext.sql(......SELECT name, lastVisitDate FROM patients WHERE datediff(current_date(), TO_DATE(CAST(UNIX_TIMESTAMP[lastVisitDate, 'yyyy-MM-dd')
AS T1MESTAMP))) > 60......);
results. showQ;
-- Select patients 18 years old or younger
SELECT' FROM patients WHERE TO_DATE(CAST(UNIXJTlMESTAMP(dateOfBirth,
'yyyy-MM-dd') AS TIMESTAMP}) > DATE_SUB(current_date(),INTERVAL 18 YEAR); val results = sqlContext.sql(......SELECT' FROM patients WHERE
TO_DATE(CAST(UNIX_TIMESTAMP(dateOfBirth, 'yyyy-MM--dd') AS TIMESTAMP)) >
DATE_SUB(current_date(), T8*365)......);
results. showQ;
val results = sqlContext.sql(......SELECT DATE_SUB(current_date(), 18*365) FROM patients......); results.show();

QUESTION NO: 3
CORRECT TEXT
Problem Scenario 35 : You have been given a file named spark7/EmployeeName.csv
(id,name).
EmployeeName.csv
E01,Lokesh
E02,Bhupesh
E03,Amit
E04,Ratan
E05,Dinesh
E06,Pavan
E07,Tejas
E08,Sheela
E09,Kumar
E10,Venkat
1. Load this file from hdfs and sort it by name and save it back as (id,name) in results directory.
However, make sure while saving it should be able to write In a single file.
Answer:
See the explanation for Step by Step Solution and configuration.
Explanation:
Solution:
Step 1 : Create file in hdfs (We will do using Hue). However, you can first create in local filesystem and then upload it to hdfs.
Step 2 : Load EmployeeName.csv file from hdfs and create PairRDDs
val name = sc.textFile("spark7/EmployeeName.csv")
val namePairRDD = name.map(x=> (x.split(",")(0),x.split(",")(1)))
Step 3 : Now swap namePairRDD RDD.
val swapped = namePairRDD.map(item => item.swap)
step 4: Now sort the rdd by key.
val sortedOutput = swapped.sortByKey()
Step 5 : Now swap the result back
val swappedBack = sortedOutput.map(item => item.swap}
Step 6 : Save the output as a Text file and output must be written in a single file.
swappedBack. repartition(1).saveAsTextFile("spark7/result.txt")

QUESTION NO: 4
CORRECT TEXT
Problem Scenario 46 : You have been given belwo list in scala (name,sex,cost) for each work done.
List( ("Deeapak" , "male", 4000), ("Deepak" , "male", 2000), ("Deepika" , "female",
2000),("Deepak" , "female", 2000), ("Deepak" , "male", 1000) , ("Neeta" , "female", 2000))
Now write a Spark program to load this list as an RDD and do the sum of cost for combination of name and sex (as key)
Answer:
See the explanation for Step by Step Solution and configuration.
Explanation:
Solution :
Step 1 : Create an RDD out of this list
val rdd = sc.parallelize(List( ("Deeapak" , "male", 4000}, ("Deepak" , "male", 2000),
("Deepika" , "female", 2000),("Deepak" , "female", 2000), ("Deepak" , "male", 1000} ,
("Neeta" , "female", 2000}}}
Step 2 : Convert this RDD in pair RDD
val byKey = rdd.map({case (name,sex,cost) => (name,sex)->cost})
Step 3 : Now group by Key
val byKeyGrouped = byKey.groupByKey
Step 4 : Nowsum the cost for each group
val result = byKeyGrouped.map{case ((id1,id2),values) => (id1,id2,values.sum)}
Step 5 : Save the results result.repartition(1).saveAsTextFile("spark12/result.txt")

QUESTION NO: 5
CORRECT TEXT
Problem Scenario 96 : Your spark application required extra Java options as below. -
XX:+PrintGCDetails-XX:+PrintGCTimeStamps
Please replace the XXX values correctly
./bin/spark-submit --name "My app" --master local[4] --conf spark.eventLog.enabled=talse -
-conf XXX hadoopexam.jar
Answer:
See the explanation for Step by Step Solution and configuration.
Explanation:
Solution
XXX: Mspark.executoi\extraJavaOptions=-XX:+PrintGCDetails -XX:+PrintGCTimeStamps"
Notes: ./bin/spark-submit \
--class <maln-class>
--master <master-url> \
--deploy-mode <deploy-mode> \
-conf <key>=<value> \
# other options
< application-jar> \
[application-arguments]
Here, conf is used to pass the Spark related contigs which are required for the application to run like any specific property(executor memory) or if you want to override the default property which is set in Spark-default.conf.

Salesforce Platform-App-Builder試験に合格するには、たくさん時間と精力が必要です。 だから、我々社は力の限りで弊社のCloudera　ISM CORe試験資料を改善し、改革の変更に応じて更新します。 NewValidDumpsはClouderaのSalesforce Data-Cloud-Consultant「CCA Spark and Hadoop Developer Exam」試験に向けて問題集を提供する専門できなサイトで、君の専門知識を向上させるだけでなく、一回に試験に合格するのを目標にして、君がいい仕事がさがせるのを一生懸命頑張ったウェブサイトでございます。 あなたはAmazon SAP-C02-JPN試験に不安を持っていますか？Amazon SAP-C02-JPN参考資料をご覧下さい。 Microsoft DP-600J - NewValidDumps を選択して１００％の合格率を確保することができて、もし試験に失敗したら、NewValidDumpsが全額で返金いたします。

Updated: May 28, 2022