Databricks Associate-Developer-Apache-Spark : Databricks Certified Associate Developer for Apache Spark 3.0 Exam

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Databricks Associate-Developer-Apache-Spark Prüfungsthemen:

Databricks Certified Associate Developer for Apache Spark 3.0 Associate-Developer-Apache-Spark Prüfungsfragen mit Lösungen

1. Which of the following code blocks immediately removes the previously cached DataFrame transactionsDf from memory and disk?

A) transactionsDf.clearCache()
B) array_remove(transactionsDf, "*")
C) transactionsDf.unpersist()
(Correct)
D) del transactionsDf
E) transactionsDf.persist()

2. Which of the following code blocks returns a DataFrame that has all columns of DataFrame transactionsDf and an additional column predErrorSquared which is the squared value of column predError in DataFrame transactionsDf?

A) transactionsDf.withColumn("predErrorSquared", pow(predError, lit(2)))
B) transactionsDf.withColumn("predError", pow(col("predErrorSquared"), 2))
C) transactionsDf.withColumn("predErrorSquared", pow(col("predError"), lit(2)))
D) transactionsDf.withColumnRenamed("predErrorSquared", pow(predError, 2))
E) transactionsDf.withColumn("predErrorSquared", "predError"**2)

3. The code block shown below should store DataFrame transactionsDf on two different executors, utilizing the executors' memory as much as possible, but not writing anything to disk. Choose the answer that correctly fills the blanks in the code block to accomplish this.
1.from pyspark import StorageLevel
2.transactionsDf.__1__(StorageLevel.__2__).__3__

A) 1. cache
2. MEMORY_ONLY_2
3. count()
B) 1. cache
2. DISK_ONLY_2
3. count()
C) 1. persist
2. MEMORY_ONLY_2
3. count()
D) 1. persist
2. MEMORY_ONLY_2
3. select()
E) 1. persist
2. DISK_ONLY_2
3. count()

4. The code block shown below should return a one-column DataFrame where the column storeId is converted to string type. Choose the answer that correctly fills the blanks in the code block to accomplish this.
transactionsDf.__1__(__2__.__3__(__4__))

A) 1. select
2. col("storeId")
3. cast
4. StringType
B) 1. cast
2. "storeId"
3. as
4. StringType()
C) 1. select
2. col("storeId")
3. cast
4. StringType()
D) 1. select
2. col("storeId")
3. as
4. StringType
E) 1. select
2. storeId
3. cast
4. StringType()

5. The code block displayed below contains an error. The code block should create DataFrame itemsAttributesDf which has columns itemId and attribute and lists every attribute from the attributes column in DataFrame itemsDf next to the itemId of the respective row in itemsDf. Find the error.
A sample of DataFrame itemsDf is below.

Code block:
itemsAttributesDf = itemsDf.explode("attributes").alias("attribute").select("attribute", "itemId")

A) explode() is not a method of DataFrame. explode() should be used inside the select() method instead.
B) Since itemId is the index, it does not need to be an argument to the select() method.
C) The alias() method needs to be called after the select() method.
D) The split() method should be used inside the select() method instead of the explode() method.
E) The explode() method expects a Column object rather than a string.

Fragen und Antworten: