最新なCloudera CCA175問題集(96題)、真実試験の問題を全部にカバー!

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  • 試験コード:CCA175
  • 試験名称:CCA Spark and Hadoop Developer Exam
  • 問題数:96 問題と回答
  • 最近更新時間:2025-06-26
  • PDF版 Demo
  • PC ソフト版 Demo
  • オンライン版 Demo
  • 価格:12900.00 5999.00  
質問 1:
CORRECT TEXT
Problem Scenario 63 : You have been given below code snippet.
val a = sc.parallelize(List("dog", "tiger", "lion", "cat", "panther", "eagle"), 2) val b = a.map(x => (x.length, x)) operation1
Write a correct code snippet for operationl which will produce desired output, shown below.
Array[(lnt, String}] = Array((4,lion), (3,dogcat), (7,panther), (5,tigereagle))
正解:
See the explanation for Step by Step Solution and configuration.
Explanation:
Solution :
b.reduceByKey(_ + _).collect
reduceByKey JPair] : This function provides the well-known reduce functionality in Spark.
Please note that any function f you provide, should be commutative in order to generate reproducible results.

質問 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.
正解:
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")

質問 3:
CORRECT TEXT
Problem Scenario 65 : You have been given below code snippet.
val a = sc.parallelize(List("dog", "cat", "owl", "gnu", "ant"), 2)
val b = sc.parallelize(1 to a.count.tolnt, 2)
val c = a.zip(b)
operation1
Write a correct code snippet for operationl which will produce desired output, shown below.
Array[(String, Int)] = Array((owl,3), (gnu,4), (dog,1), (cat,2>, (ant,5))
正解:
See the explanation for Step by Step Solution and configuration.
Explanation:
Solution : c.sortByKey(false).collect
sortByKey [Ordered] : This function sorts the input RDD's data and stores it in a new RDD.
"The output RDD is a shuffled RDD because it stores data that is output by a reducer which has been shuffled. The implementation of this function is actually very clever.
First, it uses a range partitioner to partition the data in ranges within the shuffled RDD.
Then it sorts these ranges individually with mapPartitions using standard sort mechanisms.

質問 4:
CORRECT TEXT
Problem Scenario 42 : You have been given a file (sparklO/sales.txt), with the content as given in below.
spark10/sales.txt
Department,Designation,costToCompany,State
Sales,Trainee,12000,UP
Sales,Lead,32000,AP
Sales,Lead,32000,LA
Sales,Lead,32000,TN
Sales,Lead,32000,AP
Sales,Lead,32000,TN
Sales,Lead,32000,LA
Sales,Lead,32000,LA
Marketing,Associate,18000,TN
Marketing,Associate,18000,TN
HR,Manager,58000,TN
And want to produce the output as a csv with group by Department,Designation,State with additional columns with sum(costToCompany) and TotalEmployeeCountt
Should get result like
Dept,Desg,state,empCount,totalCost
Sales,Lead,AP,2,64000
Sales.Lead.LA.3.96000
Sales,Lead,TN,2,64000
正解:
See the explanation for Step by Step Solution and configuration.
Explanation:
Solution :
step 1 : Create a file first using Hue in hdfs.
Step 2 : Load tile as an RDD
val rawlines = sc.textFile("spark10/sales.txt")
Step 3 : Create a case class, which can represent its column fileds. case class
Employee(dep: String, des: String, cost: Double, state: String)
Step 4 : Split the data and create RDD of all Employee objects.
val employees = rawlines.map(_.split(",")).map(row=>Employee(row(0), row{1), row{2).toDouble, row{3)))
Step 5 : Create a row as we needed. All group by fields as a key and value as a count for each employee as well as its cost, val keyVals = employees.map( em => ((em.dep, em.des, em.state), (1 , em.cost)))
Step 6 : Group by all the records using reduceByKey method as we want summation as well. For number of employees and their total cost, val results = keyVals.reduceByKey{
(a,b) => (a._1 + b._1, a._2 + b._2)} // (a.count + b.count, a.cost + b.cost)}
Step 7 : Save the results in a text file as below.
results.repartition(1).saveAsTextFile("spark10/group.txt")

質問 5:
CORRECT TEXT
Problem Scenario 57 : You have been given below code snippet.
val a = sc.parallelize(1 to 9, 3) operationl
Write a correct code snippet for operationl which will produce desired output, shown below.
Array[(String, Seq[lnt])] = Array((even,ArrayBuffer(2, 4, G, 8)), (odd,ArrayBuffer(1, 3, 5, 7,
9)))
正解:
See the explanation for Step by Step Solution and configuration.
Explanation:
Solution :
a.groupBy(x => {if (x % 2 == 0) "even" else "odd" }).collect

質問 6:
CORRECT TEXT
Problem Scenario 62 : You have been given below code snippet.
val a = sc.parallelize(List("dogM, "tiger", "lion", "cat", "panther", "eagle"), 2) val b = a.map(x => (x.length, x)) operation1
Write a correct code snippet for operationl which will produce desired output, shown below.
Array[(lnt, String)] = Array((3,xdogx), (5,xtigerx), (4,xlionx), (3,xcatx), (7,xpantherx),
(5,xeaglex))
正解:
See the explanation for Step by Step Solution and configuration.
Explanation:
Solution :
b.mapValuesf'x" + _ + "x").collect
mapValues [Pair] : Takes the values of a RDD that consists of two-component tuples, and applies the provided function to transform each value. Tlien,.it.forms newtwo-componend tuples using the key and the transformed value and stores them in a new RDD.

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Cloudera CCA175 認定試験の出題範囲:

トピック出題範囲
トピック 1
  • Write queries that calculate aggregate statistics
  • Load data from HDFS for use in Spark applications
トピック 2
  • Use meta store tables as an input source or an output sink for Spark applications
  • Filter data using Spark
トピック 3
  • Perform standard extract, transform, load (ETL) processes on data using the Spark API
  • Join disparate datasets using Spark
トピック 4
  • Understand the fundamentals of querying datasets in Spark
  • Write the results back into HDFS using Spark
トピック 5
  • Use Spark SQL to interact with the meta store programmatically in your applications
  • Read and write files in a variety of file formats

参照:https://www.cloudera.com/about/training/certification/cdhhdp-certification/cca-spark.html

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759 お客様のコメント最新のコメント

相川** - 

CCA175を解くことで出題傾向を掴み、頻出用語はきっちり押さえて得点力アップを狙いにいってるPass4Testサイトっすから合格でよかったすう

松坂** - 

学び易いと思います。CCA175合格できてとても嬉しいです。これ一冊あれば十分に事足りると私は思いました。

Konishi - 

試験無事合格しました。質問にいつも丁寧に答えて頂きありがとうございました。
今回CCA175試験を目指していますが、またよろしくお願いします。

Yasuda - 

試験対策のCCA175問題集として実用的です!短時間で勉強になりました。そして試験にも無事合格です!

上原** - 

見事CCA175試験を合格しました。
すべてPass4Testさんのおかげです。素晴らしい参考書を提供していただき、ありがとうございました。
これからもCDP-3002とCCA-500を目指しますので、またよろしくお願い致します。

吉冈** - 

これから始めたい方にも良さそうです。また、資格勉強のためだけでなくCCA175がどんなものか知りたい方にもおすすめできます。

Ishikawa - 

CCA175初心者の勉強意欲を阻害しかねません。Pass4Testさんありがとう。

Hori - 

CCA175問題集一つで万全の試験対策、素敵です。無事試験にごうかくしました。

Honda - 

このCCA175は初心者にとってはわかりやすい素晴らしい問題集になっております。試験に受かりましたよ。

里奈 - 

Pass4Test様に大感謝です。先日貴社のサイトにはCCA175を購入しました。家で独学し、ひたすら問題を繰り返し練習することで、試験に合格することができました。おかげさまです。ありがとうございました。

Tazawa - 

CCA175噛み砕いてイメージをさせてくれたり、どこを重視するのかわかりやすくわたしには合った本でした。勉強のコツが嬉しい内容でPass4Testブレイクしつつなるほどな、と思ったり。

野*爱 - 

問題も解説も良質なので、たくさん問題を解いておきたい方にはおすすめできますね。
しかも試験の問題にも入ていて、高得点で受かりました。これで受かる気がしたっと思って受験して本当に受かりました。すごい。

知念** - 

問題だけを集中してやるなら最短2週間程度で合格できると思います。見事試験合格しました。CCA175ソフト版の模擬はすごいなぁと感心します。

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