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

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

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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

1. Which of the following statements about Spark's DataFrames is incorrect?

A) The data in DataFrames may be split into multiple chunks.
B) Data in DataFrames is organized into named columns.
C) Spark's DataFrames are equal to Python's DataFrames.
D) RDDs are at the core of DataFrames.
E) Spark's DataFrames are immutable.

2. The code block displayed below contains an error. The code block should return DataFrame transactionsDf, but with the column storeId renamed to storeNumber. Find the error.
Code block:
transactionsDf.withColumn("storeNumber", "storeId")

A) Instead of withColumn, the withColumnRenamed method should be used.
B) Instead of withColumn, the withColumnRenamed method should be used and argument "storeId" should be the first and argument "storeNumber" should be the second argument to that method.
C) Argument "storeId" should be the first and argument "storeNumber" should be the second argument to the withColumn method.
D) Arguments "storeNumber" and "storeId" each need to be wrapped in a col() operator.
E) The withColumn operator should be replaced with the copyDataFrame operator.

3. Which of the following describes the role of tasks in the Spark execution hierarchy?

A) Tasks are the second-smallest element in the execution hierarchy.
B) Stages with narrow dependencies can be grouped into one task.
C) Tasks are the smallest element in the execution hierarchy.
D) Within one task, the slots are the unit of work done for each partition of the data.
E) Tasks with wide dependencies can be grouped into one stage.

4. The code block displayed below contains an error. The code block should return all rows of DataFrame transactionsDf, but including only columns storeId and predError. Find the error.
Code block:
spark.collect(transactionsDf.select("storeId", "predError"))

A) Columns storeId and predError need to be represented as a Python list, so they need to be wrapped in brackets ([]).
B) The take method should be used instead of the collect method.
C) Instead of collect, collectAsRows needs to be called.
D) The collect method is not a method of the SparkSession object.
E) Instead of select, DataFrame transactionsDf needs to be filtered using the filter operator.

5. Which of the following is one of the big performance advantages that Spark has over Hadoop?

A) Spark achieves performance gains for developers by extending Hadoop's DataFrames with a user-friendly API.
B) Spark achieves great performance by storing data in the DAG format, whereas Hadoop can only use parquet files.
C) Spark achieves great performance by storing data and performing computation in memory, whereas large jobs in Hadoop require a large amount of relatively slow disk I/O operations.
D) Spark achieves great performance by storing data in the HDFS format, whereas Hadoop can only use parquet files.
E) Spark achieves higher resiliency for queries since, different from Hadoop, it can be deployed on Kubernetes.

Fragen und Antworten: