Weniger Zeit gebraucht und bessere Vorbereitung für Associate-Developer-Apache-Spark-3.5 getroffen
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Databricks Associate-Developer-Apache-Spark-3.5 Prüfungsthemen:
| Abschnitt | Ziele |
|---|---|
| DataFrame-API mit PySpark | - Integrierte Funktionen und Ausdrücke - Erstellung von DataFrames und Verwaltung von Schemas - Transformationen und Aktionen |
| Datenaufnahme und Speicherung | - Grundlagen von Delta Lake - Lesen und Schreiben von Daten (Parquet, JSON, CSV) |
| Apache Spark Grundlagen | - Spark-Architektur und Ausführungsmodell - Konzepte von RDD, DataFrame und Dataset im Vergleich |
| Spark SQL | - Fensterfunktionen und Aggregationen - SQL-Abfragen auf DataFrames und Tabellen |
| Datenverarbeitung und Leistung | - Optimierungsverfahren - Strategien zur Zwischenspeicherung und dauerhaften Speicherung - Verknüpfungen und Datenpartitionierung |
| Grundlagen von Structured Streaming | - Fensterbasierte Aggregationen im Streaming-Betrieb - Streaming DataFrames |
Databricks Certified Associate Developer for Apache Spark 3.5 - Python Associate-Developer-Apache-Spark-3.5 Prüfungsfragen mit Lösungen
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)
)
Antwort: C 🗳️
Erklärung: (Nur für ITZert-Mitglieder sichtbar)
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.
Antwort: B 🗳️
Erklärung: (Nur für ITZert-Mitglieder sichtbar)
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
Antwort: D 🗳️
Erklärung: (Nur für ITZert-Mitglieder sichtbar)
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")
Antwort: A 🗳️
Erklärung: (Nur für ITZert-Mitglieder sichtbar)
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"])
Antwort: D 🗳️
Erklärung: (Nur für ITZert-Mitglieder sichtbar)
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Hofmannsthal -
Diese Schulungsunterlagen sind sehr wertvoll, denn ich habe meine Prüfung Associate-Developer-Apache-Spark-3.5 damit bestanden. Prüfungsmaterial ITZert ist am Wichtigsten während der Vorbereitung für die Prüfung Associate-Developer-Apache-Spark-3.5.