CCA175関連資格知識 資格取得

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関連資格知識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。インターネットで時勢に遅れないCCA175関連資格知識勉強資料を提供するというサイトがあるかもしれませんが、NewValidDumpsはあなたに高品質かつ最新のClouderaのCCA175関連資格知識トレーニング資料を提供するユニークなサイトです。 長年の努力を通じて、NewValidDumpsのClouderaのCCA175関連資格知識認定試験の合格率が100パーセントになっていました。NewValidDumpsを選ぶのは成功を選ぶのに等しいです。 NewValidDumpsのClouderaのCCA175関連資格知識トレーニング資料即ち問題と解答をダウンロードする限り、気楽に試験に受かることができるようになります。

Cloudera Certified CCA175 それは正確性が高くて、カバー率も広いです。

つまりCCA175 - CCA Spark and Hadoop Developer Exam関連資格知識練習問題はあなたの最も正しい選択です。 無料デモはあなたに安心で購入して、購入した後1年間の無料ClouderaのCCA175 復習テキスト試験の更新はあなたに安心で試験を準備することができます、あなたは確実に購入を休ませることができます私たちのソフトウェアを試してみてください。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CCA175 復習テキスト試験のソフトウェアです。

CCA175関連資格知識復習教材は有効的な資料です。CCA175関連資格知識試験は難しいです。だから、CCA175関連資格知識復習教材を買いました。

Cloudera CCA175関連資格知識 - 最もよくて最新で資料を提供いたします。

ClouderaのCCA175関連資格知識の試験の資料やほかのトレーニング資料を提供しているサイトがたくさんありますが、ClouderaのCCA175関連資格知識の認証試験の高品質の資料を提供しているユニークなサイトはNewValidDumpsです。NewValidDumpsのガイダンスとヘルプを通して、初めにClouderaのCCA175関連資格知識「CCA Spark and Hadoop Developer Exam」の認証を受けるあなたは、気楽に試験に合格すことができます。NewValidDumpsが提供した問題と解答は現代の活力がみなぎる情報技術専門家が豊富な知識と実践経験を活かして研究した成果で、あなたが将来IT分野でより高いレベルに達することに助けを差し上げます。

Cloudera CCA175関連資格知識「CCA Spark and Hadoop Developer Exam」認証試験に合格することが簡単ではなくて、Cloudera CCA175関連資格知識証明書は君にとってはIT業界に入るの一つの手づるになるかもしれません。しかし必ずしも大量の時間とエネルギーで復習しなくて、弊社が丹精にできあがった問題集を使って、試験なんて問題ではありません。

CCA175 PDF DEMO:

QUESTION NO: 1
CORRECT TEXT
Problem Scenario 49 : You have been given below code snippet (do a sum of values by key}, with intermediate output.
val keysWithValuesList = Array("foo=A", "foo=A", "foo=A", "foo=A", "foo=B", "bar=C",
"bar=D", "bar=D")
val data = sc.parallelize(keysWithValuesl_ist}
//Create key value pairs
val kv = data.map(_.split("=")).map(v => (v(0), v(l))).cache()
val initialCount = 0;
val countByKey = kv.aggregateByKey(initialCount)(addToCounts, sumPartitionCounts)
Now define two functions (addToCounts, sumPartitionCounts) such, which will produce following results.
Output 1
countByKey.collect
res3: Array[(String, Int)] = Array((foo,5), (bar,3))
import scala.collection._
val initialSet = scala.collection.mutable.HashSet.empty[String]
val uniqueByKey = kv.aggregateByKey(initialSet)(addToSet, mergePartitionSets)
Now define two functions (addToSet, mergePartitionSets) such, which will produce following results.
Output 2:
uniqueByKey.collect
res4: Array[(String, scala.collection.mutable.HashSet[String])] = Array((foo,Set(B, A}},
(bar,Set(C, D}}}
Answer:
See the explanation for Step by Step Solution and configuration.
Explanation:
Solution :
val addToCounts = (n: Int, v: String) => n + 1
val sumPartitionCounts = (p1: Int, p2: Int} => p1 + p2
val addToSet = (s: mutable.HashSet[String], v: String) => s += v
val mergePartitionSets = (p1: mutable.HashSet[String], p2: mutable.HashSet[String]) => p1
+ += p2

QUESTION NO: 2
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: 3
. 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: 4
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: 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;

その中で、NewValidDumpsが他のサイトをずっと先んじてとても人気があるのは、NewValidDumpsのClouderaのSalesforce Tableau-CRM-Einstein-Discovery-Consultant試験トレーニング資料が本当に人々に恩恵をもたらすことができて、速く自分の夢を実現することにヘルプを差し上げられますから。 Snowflake SnowPro-Core - 今の社会の中で、ネット上で訓練は普及して、弊社は試験問題集を提供する多くのネットの一つでございます。 Oracle 1z0-1094-23 - あなたに絶対向いていると信じていますよ。 Cisco 700-826 - 試験問題と解答に関する質問があるなら、当社は直後に解決方法を差し上げます。 Microsoft MB-335 - この資料の成功率が100パーセントに達して、あなたが試験に合格することを保証します。

Updated: May 28, 2022

CCA175関連資格知識 & CCA175受験対策解説集 - Cloudera CCA175模擬対策

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:2024-04-24
問題と解答:全 96
Cloudera CCA175 復習教材

  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:2024-04-24
問題と解答:全 96
Cloudera CCA175 勉強方法

  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:2024-04-24
問題と解答:全 96
Cloudera CCA175 復習解答例

  ダウンロード


 

CCA175 資格トレーニング