PDF VersionEchte Fragen mit genauen Antworten
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Databricks Associate-Developer-Apache-Spark Prüfungsthemen:
| Abschnitt | Ziele |
|---|---|
| Thema 1: Apache Spark Architektur und Grundlagen | - Überblick über die Spark-Architektur
|
| Thema 2: Transformationen und Aktionen | - Kernoperationen mit RDD/DataFrame
|
| Thema 3: Datenerfassung und Speicherformate | - Lesen und Schreiben von Daten
|
| Thema 4: Spark DataFrame API | - Operationen mit DataFrames
|
| Thema 5: Spark SQL | - SQL-Abfragen in Spark
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| Thema 6: Grundlagen der Leistung und Optimierung | - Optimierungskonzepte
|
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. 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.write.option('destination', 'memory').save()
B) itemsDf.persist(StorageLevel.MEMORY_ONLY)
C) itemsDf.cache(StorageLevel.MEMORY_AND_DISK)
D) itemsDf.store()
E) itemsDf.cache()
3. 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 catalog assigns specific resources to the optimized memory plan.
C) The executed physical plan depends on a cost optimization from a previous stage.
D) Spark uses the catalog to resolve the optimized logical plan.
E) The catalog assigns specific resources to the physical plan.
4. 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).parquet(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").format("parquet").load(filePath)
5. The code block displayed below contains an error. The code block is intended to join DataFrame itemsDf with the larger DataFrame transactionsDf on column itemId. Find the error.
Code block:
transactionsDf.join(itemsDf, "itemId", how="broadcast")
A) broadcast is not a valid join type.
B) The syntax is wrong, how= should be removed from the code block.
C) Spark will only perform the broadcast operation if this behavior has been enabled on the Spark cluster.
D) The larger DataFrame transactionsDf is being broadcasted, rather than the smaller DataFrame itemsDf.
E) The join method should be replaced by the broadcast method.
Fragen und Antworten:
| 1. Frage Antwort: B | 2. Frage Antwort: E | 3. Frage Antwort: C | 4. Frage Antwort: C | 5. Frage Antwort: A |
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