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Databricks Associate-Developer-Apache-Spark-3.5 試験シラバストピック:

Databricks Certified Associate Developer for Apache Spark 3.5 - Python 認定 Associate-Developer-Apache-Spark-3.5 試験問題：

1. 22 of 55.
A Spark application needs to read multiple Parquet files from a directory where the files have differing but compatible schemas.
The data engineer wants to create a DataFrame that includes all columns from all files.
Which code should the data engineer use to read the Parquet files and include all columns using Apache Spark?

A) spark.read.format("parquet").option("inferSchema", "true").load("/data/parquet/")
B) spark.read.parquet("/data/parquet/").option("mergeAllCols", True)
C) spark.read.option("mergeSchema", True).parquet("/data/parquet/")
D) spark.read.parquet("/data/parquet/")

2. A Spark developer is building an app to monitor task performance. They need to track the maximum task processing time per worker node and consolidate it on the driver for analysis.
Which technique should be used?

A) Use an RDD action like reduce() to compute the maximum time
B) Configure the Spark UI to automatically collect maximum times
C) Use an accumulator to record the maximum time on the driver
D) Broadcast a variable to share the maximum time among workers

3. Given the code:

df = spark.read.csv("large_dataset.csv")
filtered_df = df.filter(col("error_column").contains("error"))
mapped_df = filtered_df.select(split(col("timestamp"), " ").getItem(0).alias("date"), lit(1).alias("count")) reduced_df = mapped_df.groupBy("date").sum("count") reduced_df.count() reduced_df.show() At which point will Spark actually begin processing the data?

A) When the count action is applied
B) When the show action is applied
C) When the groupBy transformation is applied
D) When the filter transformation is applied

4. What is a feature of Spark Connect?

A) It has built-in authentication
B) It supports only PySpark applications
C) Supports DataFrame, Functions, Column, SparkContext PySpark APIs
D) It supports DataStreamReader, DataStreamWriter, StreamingQuery, and Streaming APIs

5. A data engineer is working with a large JSON dataset containing order information. The dataset is stored in a distributed file system and needs to be loaded into a Spark DataFrame for analysis. The data engineer wants to ensure that the schema is correctly defined and that the data is read efficiently.
Which approach should the data scientist use to efficiently load the JSON data into a Spark DataFrame with a predefined schema?

A) Use spark.read.json() with the inferSchema option set to true
B) Use spark.read.format("json").load() and then use DataFrame.withColumn() to cast each column to the desired data type.
C) Use spark.read.json() to load the data, then use DataFrame.printSchema() to view the inferred schema, and finally use DataFrame.cast() to modify column types.
D) Define a StructType schema and use spark.read.schema(predefinedSchema).json() to load the data.

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