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試験コード:CDP-3002
試験名称:CDP Data Engineer - Certification Exam
認証ベンダー:Cloudera
最近更新時間:2026-08-25
問題と解答:全320問
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| 認定ベンダー: | Cloudera |
| 試験名: | CDPデータエンジニア - 認定試験 |
| 試験番号: | CDP-3002 |
| 試験時間: | 90 minutes |
| 受験料: | 330米ドル |
| 認定の有効期間: | 3年間 |
| 出題数: | 50 |
| 合格点: | 55% |
| 試験形式: | 択一式問題, 複数選択式問題, シナリオ設定型問題 |
| 対応言語: | 英語 |
| 関連資格: | Cloudera Certified Data Engineer CDP Generalist |
| 推奨トレーニング: | Apache Iceberg基礎(DENG-152) Cloudera Data Engineering(DENG-100) Sparkアプリケーションの高度なパフォーマンスチューニング(DENG-200) |
| 受験申し込み: | Cloudera認定試験ポータル |
| サンプル問題: | Cloudera CDP-3002 サンプル問題 |
| 受験方法: | オンライン監督付き(リモート)、会場での受験には対応していません |
| 前提条件: | 必須の受験資格はなし。推奨される実務経験:Cloudera製品、Spark、Airflowを用いたデータパイプラインの設計・開発に関する1年以上の経験 |
| 公式シラバスのURL: | https://www.cloudera.com/certification/cdp-data-engineer.html |
| セクション | 比重 | 目標 |
|---|---|---|
| トピック 1: システム連携と最適化 | 5% | - HiveとSparkの連携
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| トピック 2: Apache Sparkによる開発と処理 | 48% | - Spark StreamingおよびStructured Streaming
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| トピック 3: ワークフローのオーケストレーション | 15% | - パイプラインの開発
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| トピック 4: データの保存とモデリング | 22% | - Apache Iceberg
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| トピック 5: 導入と運用管理 | 10% | - セキュリティとガバナンス
|
1. In Apache Airflow, how can you dynamically generate tasks for each table in your database that needs a quality check?
A) Use the Variable feature to store a list of tables and iterate over them with a PythonOperator.
B) Utilize the Dynamic Task Mapping feature to create a task for each table.
C) Implement a BranchPythonOperator to create branches for each table dynamically.
D) Use the SubDagOperator to create a sub-DAG for each table.
2. What information does an "Explain Plan" typically provide in the context of SQL query optimization?
A) The sequence of operations the database will perform to execute the query
B) The expected time of query completion
C) The names of users who have executed the query
D) The cost of the query in monetary terms
3. What is the primary purpose of the Airflow Scheduler in Apache Airflow?
A) To distribute tasks across workers for execution
B) To provide a user interface for monitoring and managing DAGs
C) To execute the code for each task in a DAG
D) To monitor the state of tasks and trigger them based on their dependencies
4. Which of the following statements best describes the process of schema inference in the context of big data processing?
A) Manually defining the schema for each dataset before processing.
B) Automatically determining the data structure of a dataset.
C) Encrypting data based on its type.
D) Assigning random data types to columns in unstructured data.
5. You're working with a complex DataFrame containing nested structures (e.g., arrays of structs). How can you access and manipulate data within these nested structures?
A) Implement custom recursive functions to navigate through the nested structure
B) Directly access elements using their position within the nested structure
C) Convert the nested data into a simpler format like a single-level DataFrame
D) Leverage Spark SQL's built-in functions like explode and struct
質問と回答:
| 質問 # 1 正解: B | 質問 # 2 正解: A | 質問 # 3 正解: D | 質問 # 4 正解: B | 質問 # 5 正解: D |
今のグロバールで時間、効率、正確さはすべて重要なものであり、その中で効率は中核です。効率を高めて時間と正確さを保証します。どのように効率を高めますか?特にCloudera証明書試験の準備のようなものです。さて、この質問を私たちにお願いします。私たちのCDP-3002試験資料は確かにあなたがより簡単かつ効率的な方法でそれらの試験に合格するのを助けることができます。CDP-3002試験準備の良い選択肢は、良い行動よりも重要な点があることを覚えておいてください。
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藤*実
Ando
加藤**
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