Associate-Developer-Apache-Spark最も有効な質問と解答で勉強

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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：

1. Which of the following describes the conversion of a computational query into an execution plan in Spark?

A) Spark uses the catalog to resolve the optimized logical plan.
B) The executed physical plan depends on a cost optimization from a previous stage.
C) The catalog assigns specific resources to the optimized memory plan.
D) The catalog assigns specific resources to the physical plan.
E) Depending on whether DataFrame API or SQL API are used, the physical plan may differ.

2. Which of the following code blocks reads in the JSON file stored at filePath as a DataFrame?

A) spark.read().json(filePath)
B) spark.read.path(filePath)
C) spark.read.json(filePath)
D) spark.read.path(filePath, source="json")
E) spark.read().path(filePath)

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

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

4. Which of the following code blocks generally causes a great amount of network traffic?

A) DataFrame.collect()
B) DataFrame.select()
C) DataFrame.count()
D) DataFrame.coalesce()
E) DataFrame.rdd.map()

5. Which of the following code blocks returns a single row from DataFrame transactionsDf?
Full 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) transactionsDf.filter((col("storeId")!=25) | (col("productId")==2))
B) transactionsDf.filter(col("storeId")==25).select("predError","storeId").distinct()
C) transactionsDf.where(col("value").isNull()).select("productId", "storeId").distinct()
D) transactionsDf.where(col("storeId").between(3,25))
E) transactionsDf.select("productId", "storeId").where("storeId == 2 OR storeId != 25")

質問と回答：