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質問 # 174
You're building an Airflow ETL pipeline that involves data validation checks. How can you integrate these checks into the pipeline and handle potential failures?
正解：D
解説：
Option A is the most appropriate approach for integrating data validation checks within the pipeline. By raising exceptions upon failure, you can control the flow of the DAG and trigger appropriate actions based on the validation results.
質問 # 175
In a Kubernetes environment, how does Kubernetes ensure fault tolerance when a pod running a Spark task fails?
正解：D
解説：
Kubernetes ensures fault tolerance through pod replication using ReplicaSets. If a pod fails, the ReplicaSet will automatically create a new pod to replace it, ensuring that the desired number of pod replicas are always running. This is crucial for maintaining application availability in Kubernetes.
質問 # 176
A team is planning to use PySpark to read data from an Apache Cassandra database. Which of the following options correctly demonstrates how to load data from a Cassandra table named in the keyspace 'sales'?
正解：A
解説：
Option B is correct as it uses the specific format for Cassandra ('org.apache.spark.sql.cassandra') and correctly specifies the keyspace and table options.
質問 # 177
You are working with a large dataset in PySpark and notice that certain operations are being executed repeatedly, leading to performance issues. Which of the following approaches should you adopt to optimize these operations?
正解：D
解説：
The 'df.persist()' method is used in PySpark to store the intermediate computation of a DataFrame in memory, so when it is accessed again, it does not need to be recomputed, thus optimizing performance. 'df.cache()' is a synonym but 'persist()' offers more control over storage level.
質問 # 178
Which Airflow operator is best used for executing a Python function as part of a DAG?
正解：C
解説：
The PythonOperator is specifically designed to execute a Python function or callable as part of an Airflow DAG. This operator allows for extensive customization and integration of Python code within your workflows, making it the ideal choice for tasks that require executing Python functions.
質問 # 179
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