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Auf die schnellste Weise zu lernen

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Beste Qualität

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

1. Which of the following describes the conversion of a computational query into an execution plan in Spark?

A) Depending on whether DataFrame API or SQL API are used, the physical plan may differ.
B) The executed physical plan depends on a cost optimization from a previous stage.
C) The catalog assigns specific resources to the physical plan.
D) The catalog assigns specific resources to the optimized memory plan.
E) Spark uses the catalog to resolve the optimized logical plan.

2. The code block displayed below contains an error. The code block should configure Spark to split data in 20 parts when exchanging data between executors for joins or aggregations. Find the error.
Code block:
spark.conf.set(spark.sql.shuffle.partitions, 20)

A) The code block expresses the option incorrectly.
B) The code block sets the incorrect number of parts.
C) The code block is missing a parameter.
D) The code block sets the wrong option.
E) The code block uses the wrong command for setting an option.

3. Which of the following code blocks stores DataFrame itemsDf in executor memory and, if insufficient memory is available, serializes it and saves it to disk?

A) itemsDf.cache(StorageLevel.MEMORY_AND_DISK)
B) itemsDf.cache()
C) itemsDf.write.option('destination', 'memory').save()
D) itemsDf.store()
E) itemsDf.persist(StorageLevel.MEMORY_ONLY)

4. Which of the following code blocks reorders the values inside the arrays in column attributes of DataFrame itemsDf from last to first one in the alphabet?
1.+------+-----------------------------+-------------------+
2.|itemId|attributes |supplier |
3.+------+-----------------------------+-------------------+
4.|1 |[blue, winter, cozy] |Sports Company Inc.|
5.|2 |[red, summer, fresh, cooling]|YetiX |
6.|3 |[green, summer, travel] |Sports Company Inc.|
7.+------+-----------------------------+-------------------+

A) itemsDf.withColumn("attributes", sort_array("attributes", asc=False))
B) itemsDf.withColumn('attributes', sort(col('attributes'), asc=False))
C) itemsDf.withColumn('attributes', sort_array(desc('attributes')))
D) itemsDf.select(sort_array("attributes"))
E) itemsDf.withColumn('attributes', sort_array(col('attributes').desc()))

5. Which of the following code blocks returns all unique values across all values in columns value and productId in DataFrame transactionsDf in a one-column DataFrame?

A) transactionsDf.select('value', 'productId').distinct()
B) transactionsDf.select(col('value'), col('productId')).agg({'*': 'count'})
C) transactionsDf.select('value').union(transactionsDf.select('productId')).distinct()
D) tranactionsDf.select('value').join(transactionsDf.select('productId'), col('value')==col('productId'),
'outer')
E) transactionsDf.agg({'value': 'collect_set', 'productId': 'collect_set'})

Fragen und Antworten: