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

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Auf Windows/ Mac/ Android/ iOS (iPad, iPhone) sowie andere Betriebssysteme ist die Online Test Engine für Associate-Developer-Apache-Spark-3.5 Fragenkataloge auch verwendbar, denn diese basiert auf der Software vom Web-Browser.

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

1. A developer notices that all the post-shuffle partitions in a dataset are smaller than the value set for spark.sql.adaptive.maxShuffledHashJoinLocalMapThreshold.
Which type of join will Adaptive Query Execution (AQE) choose in this case?

A) A sort-merge join
B) A broadcast nested loop join
C) A Cartesian join
D) A shuffled hash join

2. A developer is trying to join two tables, sales.purchases_fct and sales.customer_dim, using the following code:

fact_df = purch_df.join(cust_df, F.col('customer_id') == F.col('custid')) The developer has discovered that customers in the purchases_fct table that do not exist in the customer_dim table are being dropped from the joined table.
Which change should be made to the code to stop these customer records from being dropped?

A) fact_df = purch_df.join(cust_df, F.col('customer_id') == F.col('custid'), 'left')
B) fact_df = purch_df.join(cust_df, F.col('customer_id') == F.col('custid'), 'right_outer')
C) fact_df = cust_df.join(purch_df, F.col('customer_id') == F.col('custid'))
D) fact_df = purch_df.join(cust_df, F.col('cust_id') == F.col('customer_id'))

3. A data engineer replaces the exact percentile() function with approx_percentile() to improve performance, but the results are drifting too far from expected values.
Which change should be made to solve the issue?

A) Decrease the value of the accuracy parameter in order to decrease the memory usage but also improve the accuracy
B) Decrease the first value of the percentage parameter to increase the accuracy of the percentile ranges
C) Increase the value of the accuracy parameter in order to increase the memory usage but also improve the accuracy
D) Increase the last value of the percentage parameter to increase the accuracy of the percentile ranges

4. 7 of 55.
A developer has been asked to debug an issue with a Spark application. The developer identified that the data being loaded from a CSV file is being read incorrectly into a DataFrame.
The CSV file has been read using the following Spark SQL statement:
CREATE TABLE locations
USING csv
OPTIONS (path '/data/locations.csv')
The first lines of the command SELECT * FROM locations look like this:
| city | lat | long |
| ALTI Sydney | -33... | ... |
Which parameter can the developer add to the OPTIONS clause in the CREATE TABLE statement to read the CSV data correctly again?

A) 'sep' ','
B) 'header' 'false'
C) 'header' 'true'
D) 'sep' '|'

5. Given the code fragment:

import pyspark.pandas as ps
psdf = ps.DataFrame({'col1': [1, 2], 'col2': [3, 4]})
Which method is used to convert a Pandas API on Spark DataFrame (pyspark.pandas.DataFrame) into a standard PySpark DataFrame (pyspark.sql.DataFrame)?

A) psdf.to_dataframe()
B) psdf.to_pyspark()
C) psdf.to_spark()
D) psdf.to_pandas()

Fragen und Antworten: