CCA175参考書勉強 資格取得

しかし、ClouderaのCCA175参考書勉強認定試験に合格するという夢は、NewValidDumpsに対して、絶対に掴められます。NewValidDumpsは親切なサービスで、ClouderaのCCA175参考書勉強問題集が質の良くて、ClouderaのCCA175参考書勉強認定試験に合格する率も100パッセントになっています。NewValidDumpsを選ぶなら、私たちは君の認定試験に合格するのを保証します。 あなたは試験の最新バージョンを提供することを要求することもできます。最新のCCA175参考書勉強試験問題を知りたい場合、試験に合格したとしてもNewValidDumpsは無料で問題集を更新してあげます。 もしうちの学習教材を購入した後、試験に不合格になる場合は、私たちが全額返金することを保証いたします。

Cloudera Certified CCA175 弊社の開発したソフトは非常に全面的です。

もしClouderaのCCA175 - CCA Spark and Hadoop Developer Exam参考書勉強問題集は問題があれば、或いは試験に不合格になる場合は、全額返金することを保証いたします。 弊社のホームページでソフトのデモをダウンロードして利用してみます。我々の商品はあなたの認可を得られると希望します。

弊社のNewValidDumpsはIT認定試験のソフトの一番信頼たるバンドになるという目標を達成するために、弊社はあなたに最新版のClouderaのCCA175参考書勉強試験問題集を提供いたします。弊社のソフトを使用して、ほとんどのお客様は難しいと思われているClouderaのCCA175参考書勉強試験に順調に剛角しました。これも弊社が自信的にあなたに商品を薦める原因です。

Cloudera CCA175参考書勉強 - 弊社は君の試験の100%合格率を保証いたします。

NewValidDumpsのClouderaのCCA175参考書勉強の試験問題は同じシラバスに従って、実際のClouderaのCCA175参考書勉強認証試験にも従っています。弊社はずっとトレーニング資料をアップグレードしていますから、提供して差し上げた製品は一年間の無料更新サービスの景品があります。あなたはいつでもサブスクリプションの期間を延長することができますから、より多くの時間を取って充分に試験を準備できます。NewValidDumpsというサイトのトレーニング資料を利用するかどうかがまだ決まっていなかったら、NewValidDumpsのウェブで一部の試験問題と解答を無料にダウンローしてみることができます。あなたに向いていることを確かめてから買うのも遅くないですよ。あなたが決して後悔しないことを保証します。

NewValidDumpsの問題集は真実試験の問題にとても似ていて、弊社のチームは自分の商品が自信を持っています。NewValidDumpsが提供した商品をご利用してください。

CCA175 PDF DEMO:

QUESTION NO: 1
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.

QUESTION NO: 2
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: 3
CORRECT TEXT
Problem Scenario 13 : You have been given following mysql database details as well as other info.
user=retail_dba
password=cloudera
database=retail_db
jdbc URL = jdbc:mysql://quickstart:3306/retail_db
Please accomplish following.
1. Create a table in retailedb with following definition.
CREATE table departments_export (department_id int(11), department_name varchar(45), created_date T1MESTAMP DEFAULT NOWQ);
2. Now import the data from following directory into departments_export table,
/user/cloudera/departments new
Answer:
See the explanation for Step by Step Solution and configuration.
Explanation:
Solution :
Step 1 : Login to musql db
mysql --user=retail_dba -password=cloudera
show databases; use retail_db; show tables;
step 2 : Create a table as given in problem statement.
CREATE table departments_export (departmentjd int(11), department_name varchar(45), created_date T1MESTAMP DEFAULT NOW()); show tables;
Step 3 : Export data from /user/cloudera/departmentsnew to new table departments_export sqoop export -connect jdbc:mysql://quickstart:3306/retail_db \
-username retaildba \
--password cloudera \
--table departments_export \
-export-dir /user/cloudera/departments_new \
-batch
Step 4 : Now check the export is correctly done or not. mysql -user*retail_dba - password=cloudera show databases; use retail _db;
show tables;
select' from departments_export;

QUESTION NO: 4
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: 5
Select top 2 products by price
Answer:
See the explanation for Step by Step Solution and configuration.
Explanation:
Solution :
Step 1 : Select all the products which has product code as null
val results = sqlContext.sql(......SELECT' FROM products WHERE code IS NULL......) results. showQ val results = sqlContext.sql(......SELECT * FROM products WHERE code = NULL ",,M ) results.showQ
Step 2 : Select all the products , whose name starts with Pen and results should be order by Price descending order. val results = sqlContext.sql(......SELECT * FROM products
WHERE name LIKE 'Pen %' ORDER BY price DESC......)
results. showQ
Step 3 : Select all the products , whose name starts with Pen and results should be order by Price descending order and quantity ascending order. val results = sqlContext.sql('.....SELECT * FROM products WHERE name LIKE 'Pen %' ORDER BY price DESC, quantity......) results. showQ
Step 4 : Select top 2 products by price
val results = sqlContext.sql(......SELECT' FROM products ORDER BY price desc
LIMIT2......}
results. show()
4. CORRECT TEXT
Problem Scenario 4: You have been given MySQL DB with following details.
user=retail_dba
password=cloudera
database=retail_db
table=retail_db.categories
jdbc URL = jdbc:mysql://quickstart:3306/retail_db
Please accomplish following activities.
Import Single table categories (Subset data} to hive managed table , where category_id between 1 and 22
Answer:
See the explanation for Step by Step Solution and configuration.
Explanation:
Solution :
Step 1 : Import Single table (Subset data)
sqoop import --connect jdbc:mysql://quickstart:3306/retail_db -username=retail_dba - password=cloudera -table=categories -where "\'category_id\' between 1 and 22" --hive- import --m 1
Note: Here the ' is the same you find on ~ key
This command will create a managed table and content will be created in the following directory.
/user/hive/warehouse/categories
Step 2 : Check whether table is created or not (In Hive)
show tables;
select * from categories;

NewValidDumpsはとても良い選択で、PRINCE2 PRINCE2Foundation-JPNの試験を最も短い時間に縮められますから、あなたの費用とエネルギーを節約することができます。 SAP C_THR81_2311 - 弊社の試験問題はほとんど毎月で一回アップデートしますから、あなたは市場で一番新鮮な、しかも依頼できる良い資源を得ることができることを保証いたします。 NewValidDumpsの試験トレーニング資料はClouderaのCisco 300-425J認定試験の100パーセントの合格率を保証します。 ClouderaのSAP C_S43_2022試験問題集はNewValidDumpsのIT領域の専門家が心を込めて研究したものですから、NewValidDumpsのClouderaのSAP C_S43_2022試験資料を手に入れると、あなたが美しい明日を迎えることと信じています。 Cisco 200-301-KR - NewValidDumpsで、あなたの試験のためのテクニックと勉強資料を見つけることができます。

Updated: May 28, 2022

CCA175参考書勉強 & Cloudera CCA Spark And Hadoop Developer Exam日本語認定対策

PDF問題と解答

試験コード:CCA175
試験名称:CCA Spark and Hadoop Developer Exam
最近更新時間:2024-05-15
問題と解答:全 96
Cloudera CCA175 試験内容

  ダウンロード


 

模擬試験

試験コード:CCA175
試験名称:CCA Spark and Hadoop Developer Exam
最近更新時間:2024-05-15
問題と解答:全 96
Cloudera CCA175 対応問題集

  ダウンロード


 

オンライン版

試験コード:CCA175
試験名称:CCA Spark and Hadoop Developer Exam
最近更新時間:2024-05-15
問題と解答:全 96
Cloudera CCA175 日本語サンプル

  ダウンロード


 

CCA175 最新資料