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

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

1. The code block shown below should add a column itemNameBetweenSeparators to DataFrame itemsDf. The column should contain arrays of maximum 4 strings. The arrays should be composed of the values in column itemsDf which are separated at - or whitespace characters. Choose the answer that correctly fills the blanks in the code block to accomplish this.
Sample of DataFrame itemsDf:
1.+------+----------------------------------+-------------------+
2.|itemId|itemName |supplier |
3.+------+----------------------------------+-------------------+
4.|1 |Thick Coat for Walking in the Snow|Sports Company Inc.|
5.|2 |Elegant Outdoors Summer Dress |YetiX |
6.|3 |Outdoors Backpack |Sports Company Inc.|
7.+------+----------------------------------+-------------------+
Code block:
itemsDf.__1__(__2__, __3__(__4__, "[\s\-]", __5__))

A) 1. withColumn
2. itemNameBetweenSeparators
3. str_split
4. "itemName"
5. 5
B) 1. withColumnRenamed
2. "itemName"
3. split
4. "itemNameBetweenSeparators"
5. 4
C) 1. withColumn
2. "itemNameBetweenSeparators"
3. split
4. "itemName"
5. 4
(Correct)
D) 1. withColumnRenamed
2. "itemNameBetweenSeparators"
3. split
4. "itemName"
5. 4
E) 1. withColumn
2. "itemNameBetweenSeparators"
3. split
4. "itemName"
5. 5

2. The code block shown below should add column transactionDateForm to DataFrame transactionsDf. The column should express the unix-format timestamps in column transactionDate as string type like Apr 26 (Sunday). Choose the answer that correctly fills the blanks in the code block to accomplish this.
transactionsDf.__1__(__2__, from_unixtime(__3__, __4__))

A) 1. withColumn
2. "transactionDateForm"
3. "MMM d (EEEE)"
4. "transactionDate"
B) 1. select
2. "transactionDate"
3. "transactionDateForm"
4. "MMM d (EEEE)"
C) 1. withColumnRenamed
2. "transactionDate"
3. "transactionDateForm"
4. "MM d (EEE)"
D) 1. withColumn
2. "transactionDateForm"
3. "transactionDate"
4. "MM d (EEE)"
E) 1. withColumn
2. "transactionDateForm"
3. "transactionDate"
4. "MMM d (EEEE)"

3. Which of the following code blocks reads in parquet file /FileStore/imports.parquet as a DataFrame?

A) spark.read().parquet("/FileStore/imports.parquet")
B) spark.mode("parquet").read("/FileStore/imports.parquet")
C) spark.read().format('parquet').open("/FileStore/imports.parquet")
D) spark.read.path("/FileStore/imports.parquet", source="parquet")
E) spark.read.parquet("/FileStore/imports.parquet")

4. The code block displayed below contains an error. The code block should write DataFrame transactionsDf as a parquet file to location filePath after partitioning it on column storeId. Find the error.
Code block:
transactionsDf.write.partitionOn("storeId").parquet(filePath)

A) The operator should use the mode() option to configure the DataFrameWriter so that it replaces any existing files at location filePath.
B) Column storeId should be wrapped in a col() operator.
C) The partitionOn method should be called before the write method.
D) No method partitionOn() exists for the DataFrame class, partitionBy() should be used instead.
E) The partitioning column as well as the file path should be passed to the write() method of DataFrame transactionsDf directly and not as appended commands as in the code block.

5. Which of the following is a problem with using accumulators?

A) Accumulator values can only be read by the driver, but not by executors.
B) Accumulators are difficult to use for debugging because they will only be updated once, independent if a task has to be re-run due to hardware failure.
C) Only unnamed accumulators can be inspected in the Spark UI.
D) Only numeric values can be used in accumulators.
E) Accumulators do not obey lazy evaluation.

Fragen und Antworten: