Desafío Spark LRBA

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Pon a prueba tus conocimientos sobre Spark y LRBA

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Desafío Spark LRBA


Desafío Spark LRBAVersión en línea Pon a prueba tus conocimientos sobre Spark y LRBA por HR Mexico 1 ¿Qué característica de Spark permite optimizar el plan de ejecución de operaciones antes de su procesamiento real? a Accumulators b Broadcast Variables c RDD Checkpointing d Lazy Evaluation 2 Al usar repartition(100) en un DataFrame de 10 GB, ¿qué problema potencial podría surgir? a Serialización fallida b Overhead de gestión de particiones pequeñas c Pérdida de datos por shuffling d Incompatibilidad con LRBAProperties 3 ¿Qué técnica optimiza una consulta SQL con múltiples filtros sobre el mismo Dataset en LRBA? a Deshabilitar el esquema b Convertir a RDD c Usar cacheDataset() d Predicate Pushdown 4 En un job de LRBA que procesa micro-lotes cada 30 segundos, ¿qué ocurre si un batch tarda 45 segundos en procesarse? a El job falla con StreamingTimeoutException b Se requiere usar spark.streaming.stopGracefullyOnShutdown c Backpressure activa el ajuste dinámico de la tasa d Spark omite el siguiente micro-lote 5 ¿Cuándo es obligatorio usar Datasets en lugar de DataFrames en LRBA? a En conexiones HTTP REST b Al necesitar operaciones tipo-safe con clases Java/Scala c Para leer archivos CSV d Al usar UDFs estándar 6 ¿Qué parámetro de un Target en LRBA es crítico para evitar 'skew' en escritura de archivos particionados? a ignoreMissingFiles b repartitionColumn c fileVisibility d humanReadable 7 Al implementar un Source HTTP con OAuth, ¿dónde debe almacenarse el clientSecret? a En el campo physicalName b En el Vault con la clave especificada en credentialsKey c En deploymentConfig.json d Como variable de entorno en el executor 8 En la pestaña 'Spark SQL' de la consola LRBA, ¿qué indica un nodo de color rojo en el DAG? a Una operación de shuffling b Un broadcast join c Una etapa que falló por datos corruptos d Una tarea en progreso 9 ¿Qué ocurre si un job LRBA supera el tiempo máximo configurado en el Job Manager? a Spark aumenta automáticamente los recursos b Se fuerza el kill del job y se marca como FAILED c El job entra en pausa hasta la siguiente ventana d Se reinicia desde el último checkpoint 10 ¿Por qué se recomienda evitar df.collect() en el método transform de un job LRBA? a Carga todos los datos en memoria del driver, riesgo de OOM b No es compatible con DataFrames c Inhabilita la optimización de Spark SQL d Falla en entornos clusterizados 11 ¿Qué configuración de persistencia aplica LRBA por defecto al usar cacheDataset()? a DISK_ONLY b MEMORY_ONLY_SER c OFF_HEAP d MEMORY_AND_DISK 12 Si una UUAA con permisos RW-GROUP_SHARED-INBOX escribe un archivo en inbox/UUAA_B/file.parquet, ¿qué UUAA puede leerlo? a Ninguna, requiere permisos adicionales b Todas las UUAAs del grupo c Solo la UUAA dueña del BTS d Solo UUAA_B y la UUAA dueña del BTS

Puedes integrar el juego en un LMS compatible con LTI 1.1 o LTI 1.3 como Canvas, Moodle, o Blackboard. De esta manera podrás guardar las puntuaciones automáticamente en el libro de calificaciones de esa plataforma.

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¿Qué técnica optimiza una consulta SQL con múltiples filtros sobre el mismo Dataset en LRBA?

En un job de LRBA que procesa micro-lotes cada 30 segundos, ¿qué ocurre si un batch tarda 45 segundos en procesarse?

¿Cuándo es obligatorio usar Datasets en lugar de DataFrames en LRBA?

¿Qué parámetro de un Target en LRBA es crítico para evitar 'skew' en escritura de archivos particionados?

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¿Qué ocurre si un job LRBA supera el tiempo máximo configurado en el Job Manager?

¿Por qué se recomienda evitar df.collect() en el método transform de un job LRBA?

¿Qué configuración de persistencia aplica LRBA por defecto al usar cacheDataset()?

Si una UUAA con permisos RW-GROUP_SHARED-INBOX escribe un archivo en inbox/UUAA_B/file.parquet, ¿qué UUAA puede leerlo?

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Si una UUAA con permisos RW-GROUP_SHARED-INBOX escribe un archivo en inbox/UUAA_B/file.parquet, ¿qué UUAA puede leerlo?

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