CCA175日本語Pdf問題 資格取得

IT認証は同業種の欠くことができないものになりました。あなたはキャリアで良い昇進のチャンスを持ちたいのなら、NewValidDumpsのClouderaのCCA175日本語Pdf問題「CCA Spark and Hadoop Developer Exam」試験トレーニング資料を利用してClouderaの認証の証明書を取ることは良い方法です。現在、ClouderaのCCA175日本語Pdf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CCA175日本語Pdf問題問題集は本当に良い教材です。おかげで試験に合格しました。 NewValidDumpsに会ったら、最高のトレーニング資料を見つけました。

CCA175日本語Pdf問題認定試験に合格することは難しいようですね。

Cloudera Certified CCA175日本語Pdf問題 - CCA Spark and Hadoop Developer Exam あなたはNewValidDumps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。 もし不合格になったら、私たちは全額返金することを保証します。一回だけでClouderaのCCA175 日本語独学書籍試験に合格したい?NewValidDumpsは君の欲求を満たすために存在するのです。

購入した前にClouderaのCCA175日本語Pdf問題ソフトのような商品の適用性をあなたに感じさせるために、我々はClouderaのCCA175日本語Pdf問題ソフトのデモを提供して、あなたはNewValidDumpsで無料でダウンロードして体験できます。何か疑問があれば、我々の係員を問い合わせたり、メールで我々を連絡したりすることができます。あなたは弊社を選ぶとき、ClouderaのCCA175日本語Pdf問題試験に合格する最高の方法を選びます。

Cloudera CCA175日本語Pdf問題 - もっと多くの認可と就職機会を貰いたいのですか。

時間とお金の集まりより正しい方法がもっと大切です。ClouderaのCCA175日本語Pdf問題試験のために勉強していますなら、NewValidDumpsの提供するClouderaのCCA175日本語Pdf問題試験ソフトはあなたの選びの最高です。我々の目的はあなたにClouderaのCCA175日本語Pdf問題試験に合格することだけです。試験に失敗したら、弊社は全額で返金します。我々の誠意を信じてください。あなたが順調に試験に合格するように。

あなたは各バーションのClouderaのCCA175日本語Pdf問題試験の資料をダウンロードしてみることができ、あなたに一番ふさわしいバーションを見つけることができます。暇な時間だけでClouderaのCCA175日本語Pdf問題試験に合格したいのですか。

CCA175 PDF DEMO:

QUESTION NO: 1
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: 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 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: 4
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: 5
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;

ClouderaのSAP C_TS462_2022試験はいくつ難しくても文句を言わないで、我々NewValidDumpsの提供する資料を通して、あなたはClouderaのSAP C_TS462_2022試験に合格することができます。 PMI PMP-KR - この小さい試すアクションはあなたが今までの最善のオプションであるかもしれません。 弊社のLpi 201-450J問題集はあなたにこのチャンスを全面的に与えられます。 CyberArk CPC-SEN - paypal支払い方法は安全な決済手段のために、お客様の利益を保証できます。 また、Huawei H19-301_V3.0問題集に疑問があると、メールで問い合わせてください。

Updated: May 28, 2022

CCA175日本語Pdf問題 & Cloudera CCA Spark And Hadoop Developer Exam日本語解説集

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:2024-06-04
問題と解答:全 96
Cloudera CCA175 試験番号

  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:2024-06-04
問題と解答:全 96
Cloudera CCA175 資格講座

  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:2024-06-04
問題と解答:全 96
Cloudera CCA175 教育資料

  ダウンロード


 

CCA175 模擬試験サンプル