Databricks Certification Associate-Developer-Apache-Spark

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Databricks Associate-Developer-Apache-Spark Prüfungsthemen:

Databricks Certified Associate Developer for Apache Spark 3.0 Associate-Developer-Apache-Spark Prüfungsfragen mit Lösungen

1. Which of the following statements about broadcast variables is correct?

A) Broadcast variables are local to the worker node and not shared across the cluster.
B) Broadcast variables are immutable.
C) Broadcast variables are serialized with every single task.
D) Broadcast variables are occasionally dynamically updated on a per-task basis.
E) Broadcast variables are commonly used for tables that do not fit into memory.

2. In which order should the code blocks shown below be run in order to create a DataFrame that shows the mean of column predError of DataFrame transactionsDf per column storeId and productId, where productId should be either 2 or 3 and the returned DataFrame should be sorted in ascending order by column storeId, leaving out any nulls in that column?
DataFrame transactionsDf:
1.+-------------+---------+-----+-------+---------+----+
2.|transactionId|predError|value|storeId|productId| f|
3.+-------------+---------+-----+-------+---------+----+
4.| 1| 3| 4| 25| 1|null|
5.| 2| 6| 7| 2| 2|null|
6.| 3| 3| null| 25| 3|null|
7.| 4| null| null| 3| 2|null|
8.| 5| null| null| null| 2|null|
9.| 6| 3| 2| 25| 2|null|
10.+-------------+---------+-----+-------+---------+----+
1. .mean("predError")
2. .groupBy("storeId")
3. .orderBy("storeId")
4. transactionsDf.filter(transactionsDf.storeId.isNotNull())
5. .pivot("productId", [2, 3])

A) 4, 3, 2, 5, 1
B) 4, 2, 5, 1, 3
C) 4, 1, 5, 2, 3
D) 4, 2, 1
E) 4, 5, 2, 3, 1

3. Which of the following describes Spark's Adaptive Query Execution?

A) Adaptive Query Execution is enabled in Spark by default.
B) Adaptive Query Execution reoptimizes queries at execution points.
C) Adaptive Query Execution features include dynamically coalescing shuffle partitions, dynamically injecting scan filters, and dynamically optimizing skew joins.
D) Adaptive Query Execution features are dynamically switching join strategies and dynamically optimizing skew joins.
E) Adaptive Query Execution applies to all kinds of queries.

4. Which of the following code blocks shows the structure of a DataFrame in a tree-like way, containing both column names and types?

A) 1.print(itemsDf.columns)
2.print(itemsDf.types)
B) itemsDf.rdd.printSchema()
C) itemsDf.printSchema()
D) itemsDf.print.schema()
E) spark.schema(itemsDf)

5. Which of the following code blocks uses a schema fileSchema to read a parquet file at location filePath into a DataFrame?

A) spark.read().schema(fileSchema).format(parquet).load(filePath)
B) spark.read.schema(fileSchema).open(filePath)
C) spark.read.schema("fileSchema").format("parquet").load(filePath)
D) spark.read.schema(fileSchema).format("parquet").load(filePath)
E) spark.read().schema(fileSchema).parquet(filePath)

Fragen und Antworten: