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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

The code block displayed below contains an error. The code block should return the average of rows in column value grouped by unique storeId. Find the error.
Code block:
transactionsDf.agg("storeId").avg("value")

A. Instead of avg("value"), avg(col("value")) should be used.
B. The avg("value") should be specified as a second argument to agg() instead of being appended to it.
C. All column names should be wrapped in col() operators.
D. "storeId" and "value" should be swapped.
E. agg should be replaced by groupBy.

問題 #2

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

A. Spark achieves higher resiliency for queries since, different from Hadoop, it can be deployed on Kubernetes.
B. Spark achieves great performance by storing data in the HDFS 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 DAG format, whereas Hadoop can only use parquet files.
E. Spark achieves performance gains for developers by extending Hadoop's DataFrames with a user-friendly API.

問題 #3

Which of the following is a viable way to improve Spark's performance when dealing with large amounts of data, given that there is only a single application running on the cluster?

A. Increase values for the properties spark.sql.parallelism and spark.sql.partitions
B. Increase values for the properties spark.dynamicAllocation.maxExecutors, spark.default.parallelism, and spark.sql.shuffle.partitions
C. Increase values for the properties spark.default.parallelism and spark.sql.shuffle.partitions
D. Increase values for the properties spark.sql.parallelism and spark.sql.shuffle.partitions
E. Decrease values for the properties spark.default.parallelism and spark.sql.partitions

問題 #4

Which of the following code blocks applies the Python function to_limit on column predError in table transactionsDf, returning a DataFrame with columns transactionId and result?

A. 1.spark.udf.register("LIMIT_FCN", to_limit)
2.spark.sql("SELECT transactionId, LIMIT_FCN(predError) AS result FROM transactionsDf") (Correct)
B. 1.spark.udf.register(to_limit, "LIMIT_FCN")
2.spark.sql("SELECT transactionId, LIMIT_FCN(predError) AS result FROM transactionsDf")
C. 1.spark.udf.register("LIMIT_FCN", to_limit)
2.spark.sql("SELECT transactionId, to_limit(predError) AS result FROM transactionsDf") spark.sql("SELECT transactionId, udf(to_limit(predError)) AS result FROM transactionsDf")
D. 1.spark.udf.register("LIMIT_FCN", to_limit)
2.spark.sql("SELECT transactionId, LIMIT_FCN(predError) FROM transactionsDf AS result")

問題 #5

The code block displayed below contains an error. The code block should write DataFrame transactionsDf as a parquet file to location filePath after partitioning it on column storeId. Find the error.
Code block:
transactionsDf.write.partitionOn("storeId").parquet(filePath)

A. The partitionOn method should be called before the write method.
B. Column storeId should be wrapped in a col() operator.
C. No method partitionOn() exists for the DataFrame class, partitionBy() should be used instead.
D. The partitioning column as well as the file path should be passed to the write() method of DataFrame transactionsDf directly and not as appended commands as in the code block.
E. The operator should use the mode() option to configure the DataFrameWriter so that it replaces any existing files at location filePath.

解説：