Databricks Databricks Certification Associate-Developer-Apache-Spark

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Databricks Associate-Developer-Apache-Spark 試験シラバストピック:

Databricks Certified Associate Developer for Apache Spark 3.0 認定 Associate-Developer-Apache-Spark 試験問題：

問題 #1

Which of the following statements about executors is correct?

A. An executor can serve multiple applications.
B. Each node hosts a single executor.
C. Executors stop upon application completion by default.
D. Executors store data in memory only.
E. Executors are launched by the driver.

問題 #2

The code block displayed below contains multiple errors. The code block should return a DataFrame that contains only columns transactionId, predError, value and storeId of DataFrame transactionsDf. Find the errors.
Code block:
transactionsDf.select([col(productId), col(f)])
Sample of 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. The select operator should be replaced by a drop operator.
B. The column names should be listed directly as arguments to the operator and not as a list.
C. The select operator should be replaced by a drop operator, the column names should be listed directly as arguments to the operator and not as a list, and all col() operators should be removed.
D. The column names should be listed directly as arguments to the operator and not as a list and following the pattern of how column names are expressed in the code block, columns productId and f should be replaced by transactionId, predError, value and storeId.
E. The select operator should be replaced by a drop operator, the column names should be listed directly as arguments to the operator and not as a list, and all column names should be expressed as strings without being wrapped in a col() operator.

問題 #3

Which of the following code blocks concatenates rows of DataFrames transactionsDf and transactionsNewDf, omitting any duplicates?

A. transactionsDf.union(transactionsNewDf).unique()
B. spark.union(transactionsDf, transactionsNewDf).distinct()
C. transactionsDf.union(transactionsNewDf).distinct()
D. transactionsDf.concat(transactionsNewDf).unique()
E. transactionsDf.join(transactionsNewDf, how="union").distinct()

問題 #4

Which of the following code blocks returns a copy of DataFrame itemsDf where the column supplier has been renamed to manufacturer?

A. itemsDf.withColumnsRenamed("supplier", "manufacturer")
B. itemsDf.withColumnRenamed(col("manufacturer"), col("supplier"))
C. itemsDf.withColumn("supplier").alias("manufacturer")
D. itemsDf.withColumn(["supplier", "manufacturer"])
E. itemsDf.withColumnRenamed("supplier", "manufacturer")

問題 #5

Which of the following options describes the responsibility of the executors in Spark?

A. The executors accept tasks from the cluster manager, execute those tasks, and return results to the driver.
B. The executors accept jobs from the driver, analyze those jobs, and return results to the driver.
C. The executors accept tasks from the driver, execute those tasks, and return results to the driver.
D. The executors accept jobs from the driver, plan those jobs, and return results to the cluster manager.
E. The executors accept tasks from the driver, execute those tasks, and return results to the cluster manager.

解説：