Databricks Certified Associate Developer for Apache Spark 3.5 - Python : Associate-Developer-Apache-Spark-3.5

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Databricks Associate-Developer-Apache-Spark-3.5 Prüfungsthemen:

Databricks Certified Associate Developer for Apache Spark 3.5 - Python Associate-Developer-Apache-Spark-3.5 Prüfungsfragen mit Lösungen

1. 48 of 55.
A data engineer needs to join multiple DataFrames and has written the following code:
from pyspark.sql.functions import broadcast
data1 = [(1, "A"), (2, "B")]
data2 = [(1, "X"), (2, "Y")]
data3 = [(1, "M"), (2, "N")]
df1 = spark.createDataFrame(data1, ["id", "val1"])
df2 = spark.createDataFrame(data2, ["id", "val2"])
df3 = spark.createDataFrame(data3, ["id", "val3"])
df_joined = df1.join(broadcast(df2), "id", "inner") \
.join(broadcast(df3), "id", "inner")
What will be the output of this code?

A) The code will fail because only one broadcast join can be performed at a time.
B) The code will fail because the second join condition (df2.id == df3.id) is incorrect.
C) The code will result in an error because broadcast() must be called before the joins, not inline.
D) The code will work correctly and perform two broadcast joins simultaneously to join df1 with df2, and then the result with df3.

2. A data engineer is working on the DataFrame:

(Referring to the table image: it has columns Id, Name, count, and timestamp.) Which code fragment should the engineer use to extract the unique values in the Name column into an alphabetically ordered list?

A) df.select("Name").distinct().orderBy(df["Name"].desc())
B) df.select("Name").distinct()
C) df.select("Name").distinct().orderBy(df["Name"])
D) df.select("Name").orderBy(df["Name"].asc())

3. 16 of 55.
A data engineer is reviewing a Spark application that applies several transformations to a DataFrame but notices that the job does not start executing immediately.
Which two characteristics of Apache Spark's execution model explain this behavior? (Choose 2 answers)

A) Only actions trigger the execution of the transformation pipeline.
B) The Spark engine optimizes the execution plan during the transformations, causing delays.
C) Transformations are evaluated lazily.
D) The Spark engine requires manual intervention to start executing transformations.
E) Transformations are executed immediately to build the lineage graph.

4. What is the benefit of Adaptive Query Execution (AQE)?

A) It allows Spark to optimize the query plan before execution but does not adapt during runtime.
B) It enables the adjustment of the query plan during runtime, handling skewed data, optimizing join strategies, and improving overall query performance.
C) It automatically distributes tasks across nodes in the clusters and does not perform runtime adjustments to the query plan.
D) It optimizes query execution by parallelizing tasks and does not adjust strategies based on runtime metrics like data skew.

5. How can a Spark developer ensure optimal resource utilization when running Spark jobs in Local Mode for testing?
Options:

A) Increase the number of local threads based on the number of CPU cores.
B) Set the spark.executor.memory property to a large value.
C) Configure the application to run in cluster mode instead of local mode.
D) Use the spark.dynamicAllocation.enabled property to scale resources dynamically.

Fragen und Antworten: