CCA175合格問題 資格取得

それで、我々社の無料のCloudera CCA175合格問題デモを参考して、あなたに相応しい問題集を入手します。暇の時間を利用して勉強します。努力すれば報われますなので、Cloudera CCA175合格問題資格認定を取得して自分の生活状況を改善できます。 ClouderaのCCA175合格問題試験のほかの認証試験も大切なのです。それに、これらの資料は我々NewValidDumpsのウェブサイトで見つけることができます。 そして、CCA175合格問題試験参考書の問題は本当の試験問題とだいたい同じことであるとわかります。

Cloudera Certified CCA175 きっと君に失望させないと信じています。

CCA175 - CCA Spark and Hadoop Developer Exam合格問題試験参考書があれば,ほかの試験参考書を勉強する必要がないです。 我々は受験生の皆様により高いスピードを持っているかつ効率的なサービスを提供することにずっと力を尽くしていますから、あなたが貴重な時間を節約することに助けを差し上げます。NewValidDumps ClouderaのCCA175 資格復習テキスト試験問題集はあなたに問題と解答に含まれている大量なテストガイドを提供しています。

あなた達はNewValidDumpsの商品を購入してもっともはやく正確に試験に関する情報を手に入れます。NewValidDumpsの商品は試験問題を広くカーバして、認証試験の受験生が便利を提供し、しかも正確率100%です。そして、試験を安心に参加してください。

その中で、Cloudera CCA175合格問題認定試験は最も重要な一つです。

最近の数年間で、IT領域の継続的な発展と成長に従って、CCA175合格問題認証試験はもうCloudera試験のマイルストーンになりました。ClouderaのCCA175合格問題「CCA Spark and Hadoop Developer Exam」の認証試験はあなたがIT分野のプロフェッショナルになることにヘルプを差し上げます。ClouderaのCCA175合格問題の試験問題を提供するウェブが何百ありますが、なぜ受験生は殆どNewValidDumpsを選んだのですか。それはNewValidDumpsにはIT領域のエリートたちが組み立てられた団体があります。その団体はClouderaのCCA175合格問題の認証試験の最新の資料に専攻して、あなたが気楽にClouderaのCCA175合格問題の認証試験に合格するためにがんばっています。NewValidDumpsは初めにClouderaのCCA175合格問題の認証試験を受けるあなたが一回で成功することを保証します。NewValidDumpsはいつまでもあなたのそばにいて、あなたと一緒に苦楽を共にするのです。

なぜなら、それはClouderaのCCA175合格問題認定試験に関する必要なものを含まれるからです。NewValidDumpsを選んだら、あなたは簡単に認定試験に合格することができますし、あなたはITエリートたちの一人になることもできます。

CCA175 PDF DEMO:

QUESTION NO: 1
. Create a Hive parquet table using SparkSQL and load data in it.
Answer:
See the explanation for Step by Step Solution and configuration.
Explanation:
Solution :
Step 1 : Create this tile in HDFS under following directory (Without header}
/user/cloudera/he/exam/task1/productcsv
Step 2 : Now using Spark-shell read the file as RDD
// load the data into a new RDD
val products = sc.textFile("/user/cloudera/he/exam/task1/product.csv")
// Return the first element in this RDD
prod u cts.fi rst()
Step 3 : Now define the schema using a case class
case class Product(productid: Integer, code: String, name: String, quantity:lnteger, price:
Float)
Step 4 : create an RDD of Product objects
val prdRDD = products.map(_.split(",")).map(p =>
Product(p(0).tolnt,p(1),p(2),p(3}.tolnt,p(4}.toFloat))
prdRDD.first()
prdRDD.count()
Step 5 : Now create data frame val prdDF = prdRDD.toDF()
Step 6 : Now store data in hive warehouse directory. (However, table will not be created } import org.apache.spark.sql.SaveMode
prdDF.write.mode(SaveMode.Overwrite).format("orc").saveAsTable("product_orc_table") step 7:
Now create table using data stored in warehouse directory. With the help of hive.
hive
show tables
CREATE EXTERNAL TABLE products (productid int,code string,name string .quantity int, price float}
STORED AS ore
LOCATION 7user/hive/warehouse/product_orc_table';
Step 8 : Now create a parquet table
import org.apache.spark.sql.SaveMode
prdDF.write.mode(SaveMode.Overwrite).format("parquet").saveAsTable("product_parquet_ table")
Step 9 : Now create table using this
CREATE EXTERNAL TABLE products_parquet (productid int,code string,name string
.quantity int, price float}
STORED AS parquet
LOCATION 7user/hive/warehouse/product_parquet_table';
Step 10 : Check data has been loaded or not.
Select * from products;
Select * from products_parquet;
3. CORRECT TEXT
Problem Scenario 84 : In Continuation of previous question, please accomplish following activities.
1. Select all the products which has product code as null
2. Select all the products, whose name starts with Pen and results should be order by Price descending order.
3. Select all the products, whose name starts with Pen and results should be order by
Price descending order and quantity ascending order.

QUESTION NO: 2
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;

QUESTION NO: 3
CORRECT TEXT
Problem Scenario 81 : You have been given MySQL DB with following details. You have been given following product.csv file product.csv productID,productCode,name,quantity,price
1001,PEN,Pen Red,5000,1.23
1002,PEN,Pen Blue,8000,1.25
1003,PEN,Pen Black,2000,1.25
1004,PEC,Pencil 2B,10000,0.48
1005,PEC,Pencil 2H,8000,0.49
1006,PEC,Pencil HB,0,9999.99
Now accomplish following activities.
1 . Create a Hive ORC table using SparkSql
2 . Load this data in Hive table.

QUESTION NO: 4
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: 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.

あなたがClouderaのSalesforce PDX-101J「CCA Spark and Hadoop Developer Exam」認定試験に合格する需要を我々はよく知っていますから、あなたに高品質の問題集と科学的なテストを提供して、あなたが気楽に認定試験に受かることにヘルプを提供するのは我々の約束です。 CompTIA 220-1101 - それは正確性が高くて、カバー率も広いです。 NewValidDumpsが提供したClouderaのSalesforce User-Experience-Designerトレーニング資料はあなたの問題を解決することができますから。 もちろん、我々はあなたに一番安心させるのは我々の開発する多くの受験生に合格させるClouderaのPRINCE2 PRINCE2-Foundation試験のソフトウェアです。 現在、市場でオンラインのClouderaのJuniper JN0-252試験トレーニング資料はたくさんありますが、NewValidDumpsのClouderaのJuniper JN0-252試験トレーニング資料は絶対に最も良い資料です。

Updated: May 28, 2022

CCA175合格問題、Cloudera CCA175難易度受験料 & CCA Spark And Hadoop Developer Exam

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:2024-05-18
問題と解答:全 96
Cloudera CCA175 資格トレーリング

  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:2024-05-18
問題と解答:全 96
Cloudera CCA175 受験方法

  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:2024-05-18
問題と解答:全 96
Cloudera CCA175 日本語版サンプル

  ダウンロード


 

CCA175 合格率