Databricks Associate-Developer-Apache-Spark-3.5 : Databricks Certified Associate Developer for Apache Spark 3.5 - Python

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

1. A data engineer writes the following code to join two DataFrames df1 and df2:
df1 = spark.read.csv("sales_data.csv") # ~10 GB
df2 = spark.read.csv("product_data.csv") # ~8 MB
result = df1.join(df2, df1.product_id == df2.product_id)

Which join strategy will Spark use?

A) Broadcast join, as df2 is smaller than the default broadcast threshold
B) Shuffle join, because AQE is not enabled, and Spark uses a static query plan
C) Shuffle join because no broadcast hints were provided
D) Shuffle join, as the size difference between df1 and df2 is too large for a broadcast join to work efficiently

2. Which Spark configuration controls the number of tasks that can run in parallel on the executor?
Options:

A) spark.task.maxFailures
B) spark.driver.cores
C) spark.executor.memory
D) spark.executor.cores

3. A data analyst builds a Spark application to analyze finance data and performs the following operations: filter, select, groupBy, and coalesce.
Which operation results in a shuffle?

A) coalesce
B) groupBy
C) filter
D) select

4. 41 of 55.
A data engineer is working on the DataFrame df1 and wants the Name with the highest count to appear first (descending order by count), followed by the next highest, and so on.
The DataFrame has columns:
id | Name | count | timestamp
---------------------------------
1 | USA | 10
2 | India | 20
3 | England | 50
4 | India | 50
5 | France | 20
6 | India | 10
7 | USA | 30
8 | USA | 40
Which code fragment should the engineer use to sort the data in the Name and count columns?

A) df1.orderBy(col("count").desc(), col("Name").asc())
B) df1.sort("Name", "count")
C) df1.orderBy("Name", "count")
D) df1.orderBy(col("Name").desc(), col("count").asc())

5. A Spark application is experiencing performance issues in client mode because the driver is resource-constrained.
How should this issue be resolved?

A) Switch the deployment mode to cluster mode
B) Switch the deployment mode to local mode
C) Add more executor instances to the cluster
D) Increase the driver memory on the client machine

Fragen und Antworten: