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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

Frage #1

Which of the following code blocks performs an inner join of DataFrames transactionsDf and itemsDf on columns productId and itemId, respectively, excluding columns value and storeId from DataFrame transactionsDf and column attributes from DataFrame itemsDf?

A. 1.transactionsDf.createOrReplaceTempView('transactionsDf')
2.itemsDf.createOrReplaceTempView('itemsDf')
3.
4.spark.sql("SELECT -value, -storeId FROM transactionsDf INNER JOIN itemsDf ON productId==itemId").drop("attributes")
B. 1.transactionsDf.createOrReplaceTempView('transactionsDf')
2.itemsDf.createOrReplaceTempView('itemsDf')
3.
4.statement = """
5.SELECT * FROM transactionsDf
6.INNER JOIN itemsDf
7.ON transactionsDf.productId==itemsDf.itemId
8."""
9.spark.sql(statement).drop("value", "storeId", "attributes")
C. transactionsDf.drop("value", "storeId").join(itemsDf.drop("attributes"),
"transactionsDf.productId==itemsDf.itemId")
D. 1.transactionsDf \
2. .drop(col('value'), col('storeId')) \
3. .join(itemsDf.drop(col('attributes')), col('productId')==col('itemId'))
E. transactionsDf.drop('value', 'storeId').join(itemsDf.select('attributes'), transactionsDf.productId==itemsDf.itemId)

Frage #2

Which of the following is a characteristic of the cluster manager?

A. The cluster manager transforms jobs into DAGs.
B. Each cluster manager works on a single partition of data.
C. In client mode, the cluster manager runs on the edge node.
D. The cluster manager does not exist in standalone mode.
E. The cluster manager receives input from the driver through the SparkContext.

Frage #3

Which of the following code blocks returns a new DataFrame with only columns predError and values of every second row of DataFrame transactionsDf?
Entire 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.+-------------+---------+-----+-------+---------+----+

A. transactionsDf.filter(col("transactionId").isin([3,4,6])).select([predError, value])
B. transactionsDf.select(col("transactionId").isin([3,4,6]), "predError", "value")
C. transactionsDf.filter(col(transactionId).isin([3,4,6]))
D. 1.transactionsDf.createOrReplaceTempView("transactionsDf")
2.spark.sql("FROM transactionsDf SELECT predError, value WHERE transactionId % 2 = 2")
E. transactionsDf.filter(col("transactionId") % 2 == 0).select("predError", "value") (Correct)
F. transactionsDf.filter("transactionId" % 2 == 0).select("predError", "value")

Frage #4

The code block shown below should add column transactionDateForm to DataFrame transactionsDf. The column should express the unix-format timestamps in column transactionDate as string type like Apr 26 (Sunday). Choose the answer that correctly fills the blanks in the code block to accomplish this.
transactionsDf.__1__(__2__, from_unixtime(__3__, __4__))

A. 1. withColumnRenamed
2. "transactionDate"
3. "transactionDateForm"
4. "MM d (EEE)"
B. 1. select
2. "transactionDate"
3. "transactionDateForm"
4. "MMM d (EEEE)"
C. 1. withColumn
2. "transactionDateForm"
3. "MMM d (EEEE)"
4. "transactionDate"
D. 1. withColumn
2. "transactionDateForm"
3. "transactionDate"
4. "MM d (EEE)"
E. 1. withColumn
2. "transactionDateForm"
3. "transactionDate"
4. "MMM d (EEEE)"

Frage #5

Which of the following describes properties of a shuffle?

A. A shuffle is one of many actions in Spark.
B. Shuffles belong to a class known as "full transformations".
C. Shuffles involve only single partitions.
D. Operations involving shuffles are never evaluated lazily.
E. In a shuffle, Spark writes data to disk.

Fragen und Antworten: