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

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Leistungsfähiges Expertenteam

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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 statements about Spark's execution hierarchy is correct?

A. In Spark's execution hierarchy, a stage comprises multiple jobs.
B. In Spark's execution hierarchy, a job may reach over multiple stage boundaries.
C. In Spark's execution hierarchy, executors are the smallest unit.
D. In Spark's execution hierarchy, manifests are one layer above jobs.
E. In Spark's execution hierarchy, tasks are one layer above slots.

Frage #2
Which of the following code blocks returns a one-column DataFrame for which every row contains an array of all integer numbers from 0 up to and including the number given in column predError of DataFrame transactionsDf, and null if predError is null?
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.| 4| null| null| 3| 2|null|
8.| 5| null| null| null| 2|null|
9.| 6| 3| 2| 25| 2|null|
10.+-------------+---------+-----+-------+---------+----+

A. 1.def count_to_target(target):
2. if target is None:
3. return
4.
5. result = list(range(target))
6. return result
7.
8.count_to_target_udf = udf(count_to_target, ArrayType(IntegerType()))
9.
10.transactionsDf.select(count_to_target_udf('predError'))
(Correct)
B. 1.def count_to_target(target):
2. if target is None:
3. return
4.
5. result = [range(target)]
6. return result
7.
8.count_to_target_udf = udf(count_to_target, ArrayType[IntegerType])
9.
10.transactionsDf.select(count_to_target_udf(col('predError')))
C. 1.def count_to_target(target):
2. result = list(range(target))
3. return result
4.
5.count_to_target_udf = udf(count_to_target, ArrayType(IntegerType()))
6.
7.df = transactionsDf.select(count_to_target_udf('predError'))
D. 1.def count_to_target(target):
2. if target is None:
3. return
4.
5. result = list(range(target))
6. return result
7.
8.count_to_target_udf = udf(count_to_target)
9.
10.transactionsDf.select(count_to_target_udf('predError'))
E. 1.def count_to_target(target):
2. if target is None:
3. return
4.
5. result = list(range(target))
6. return result
7.
8.transactionsDf.select(count_to_target(col('predError')))

Frage #3
Which of the following code blocks returns a DataFrame where columns predError and productId are removed from DataFrame transactionsDf?
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.dropColumns("predError", "productId", "associateId")
B. transactionsDf.withColumnRemoved("predError", "productId")
C. transactionsDf.drop("predError", "productId", "associateId")
D. transactionsDf.drop(col("predError", "productId"))
E. transactionsDf.drop(["predError", "productId", "associateId"])

Frage #4
Which of the following code blocks returns a one-column DataFrame of all values in column supplier of DataFrame itemsDf that do not contain the letter X? In the DataFrame, every value should only be listed once.
Sample of DataFrame itemsDf:
1.+------+--------------------+--------------------+-------------------+
2.|itemId| itemName| attributes| supplier|
3.+------+--------------------+--------------------+-------------------+
4.| 1|Thick Coat for Wa...|[blue, winter, cozy]|Sports Company Inc.|
5.| 2|Elegant Outdoors ...|[red, summer, fre...| YetiX|
6.| 3| Outdoors Backpack|[green, summer, t...|Sports Company Inc.|
7.+------+--------------------+--------------------+-------------------+

A. itemsDf.filter(~col('supplier').contains('X')).select('supplier').distinct()
B. itemsDf.filter(col(supplier).not_contains('X')).select(supplier).distinct()
C. itemsDf.select(~col('supplier').contains('X')).distinct()
D. itemsDf.filter(!col('supplier').contains('X')).select(col('supplier')).unique()
E. itemsDf.filter(not(col('supplier').contains('X'))).select('supplier').unique()

Frage #5
The code block displayed below contains an error. The code block below is intended to add a column itemNameElements to DataFrame itemsDf that includes an array of all words in column itemName. Find the error.
Sample of DataFrame itemsDf:
1.+------+----------------------------------+-------------------+
2.|itemId|itemName |supplier |
3.+------+----------------------------------+-------------------+
4.|1 |Thick Coat for Walking in the Snow|Sports Company Inc.|
5.|2 |Elegant Outdoors Summer Dress |YetiX |
6.|3 |Outdoors Backpack |Sports Company Inc.|
7.+------+----------------------------------+-------------------+
Code block:
itemsDf.withColumnRenamed("itemNameElements", split("itemName"))
itemsDf.withColumnRenamed("itemNameElements", split("itemName"))

A. Operator withColumnRenamed needs to be replaced with operator withColumn and a second argument "
" needs to be passed to the split method.
B. All column names need to be wrapped in the col() operator.
C. Operator withColumnRenamed needs to be replaced with operator withColumn and the split method needs to be replaced by the splitString method.
D. Operator withColumnRenamed needs to be replaced with operator withColumn and a second argument
"," needs to be passed to the split method.
E. The expressions "itemNameElements" and split("itemName") need to be swapped.

Fragen und Antworten: