Weniger Zeit gebraucht und bessere Vorbereitung für Associate-Developer-Apache-Spark-3.5 getroffen

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Zuverlässige Prüfungsunterlagen der Associate-Developer-Apache-Spark-3.5

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Databricks Associate-Developer-Apache-Spark-3.5 Prüfungsthemen:

Databricks Certified Associate Developer for Apache Spark 3.5 - Python Associate-Developer-Apache-Spark-3.5 Prüfungsfragen mit Lösungen

1. A developer needs to produce a Python dictionary using data stored in a small Parquet table, which looks like this:

The resulting Python dictionary must contain a mapping of region -> region id containing the smallest 3 region_id values.
Which code fragment meets the requirements?
A)

B)

C)

D)

The resulting Python dictionary must contain a mapping of region -> region_id for the smallest 3 region_id values.
Which code fragment meets the requirements?

A) regions = dict(
regions_df
.select('region', 'region_id')
.sort(desc('region_id'))
.take(3)
)
B) regions = dict(
regions_df
.select('region_id', 'region')
.limit(3)
.collect()
)
C) regions = dict(
regions_df
.select('region', 'region_id')
.sort('region_id')
.take(3)
)
D) regions = dict(
regions_df
.select('region_id', 'region')
.sort('region_id')
.take(3)
)

2. 54 of 55.
What is the benefit of Adaptive Query Execution (AQE)?

A) It automatically distributes tasks across nodes in the clusters and does not perform runtime adjustments to the query plan.
B) It enables the adjustment of the query plan during runtime, handling skewed data, optimizing join strategies, and improving overall query performance.
C) It optimizes query execution by parallelizing tasks and does not adjust strategies based on runtime metrics like data skew.
D) It allows Spark to optimize the query plan before execution but does not adapt during runtime.

3. A data engineer is building a Structured Streaming pipeline and wants the pipeline to recover from failures or intentional shutdowns by continuing where the pipeline left off.
How can this be achieved?

A) By configuring the option checkpointLocation during readStream
B) By configuring the option recoveryLocation during the SparkSession initialization
C) By configuring the option recoveryLocation during writeStream
D) By configuring the option checkpointLocation during writeStream

4. An engineer has a large ORC file located at /file/test_data.orc and wants to read only specific columns to reduce memory usage.
Which code fragment will select the columns, i.e., col1, col2, during the reading process?

A) spark.read.format("orc").load("/file/test_data.orc").select("col1", "col2")
B) spark.read.orc("/file/test_data.orc").selected("col1", "col2")
C) spark.read.format("orc").select("col1", "col2").load("/file/test_data.orc")
D) spark.read.orc("/file/test_data.orc").filter("col1 = 'value' ").select("col2")

5. A data engineer is working on the DataFrame:

(Referring to the table image: it has columns Id, Name, count, and timestamp.) Which code fragment should the engineer use to extract the unique values in the Name column into an alphabetically ordered list?

A) df.select("Name").distinct().orderBy(df["Name"].desc())
B) df.select("Name").orderBy(df["Name"].asc())
C) df.select("Name").distinct()
D) df.select("Name").distinct().orderBy(df["Name"])

Fragen und Antworten: