Databricks Associate-Developer-Apache-Spark : Databricks Certified Associate Developer for Apache Spark 3.0 Exam

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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 stores a part of the data in DataFrame itemsDf on executors?

A. cache(itemsDf)
B. itemsDf.cache().count()
C. itemsDf.rdd.storeCopy()
D. itemsDf.cache(eager=True)
E. itemsDf.cache().filter()

Frage #2
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.

Frage #3
Which of the following code blocks returns a copy of DataFrame transactionsDf that only includes columns transactionId, storeId, productId and f?
Sample of 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.+-------------+---------+-----+-------+---------+----+

A. transactionsDf.drop(value, predError)
B. transactionsDf.drop(col("value"), col("predError"))
C. transactionsDf.drop(["predError", "value"])
D. transactionsDf.drop([col("predError"), col("value")])
E. transactionsDf.drop("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. withColumn
2. "transactionDateForm"
3. "transactionDate"
4. "MMM d (EEEE)"
C. 1. withColumn
2. "transactionDateForm"
3. "transactionDate"
4. "MM d (EEE)"
D. 1. select
2. "transactionDate"
3. "transactionDateForm"
4. "MMM d (EEEE)"
E. 1. withColumn
2. "transactionDateForm"
3. "MMM d (EEEE)"
4. "transactionDate"

Frage #5
The code block displayed below contains an error. The code block should return the average of rows in column value grouped by unique storeId. Find the error.
Code block:
transactionsDf.agg("storeId").avg("value")

A. "storeId" and "value" should be swapped.
B. The avg("value") should be specified as a second argument to agg() instead of being appended to it.
C. agg should be replaced by groupBy.
D. Instead of avg("value"), avg(col("value")) should be used.
E. All column names should be wrapped in col() operators.

Fragen und Antworten: