Databricks Certification 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. In which order should the code blocks shown below be run in order to create a DataFrame that shows the mean of column predError of DataFrame transactionsDf per column storeId and productId, where productId should be either 2 or 3 and the returned DataFrame should be sorted in ascending order by column storeId, leaving out any nulls in that column?
DataFrame transactionsDf:
1.+-------------+---------+-----+-------+---------+----+
2.|transactionId|predError|value|storeId|productId| f|
3.+-------------+---------+-----+-------+---------+----+
4.| 1| 3| 4| 25| 1|null|
5.| 2| 6| 7| 2| 2|null|
6.| 3| 3| null| 25| 3|null|
7.| 4| null| null| 3| 2|null|
8.| 5| null| null| null| 2|null|
9.| 6| 3| 2| 25| 2|null|
10.+-------------+---------+-----+-------+---------+----+
1. .mean("predError")
2. .groupBy("storeId")
3. .orderBy("storeId")
4. transactionsDf.filter(transactionsDf.storeId.isNotNull())
5. .pivot("productId", [2, 3])

A) 4, 3, 2, 5, 1
B) 4, 2, 1
C) 4, 2, 5, 1, 3
D) 4, 5, 2, 3, 1
E) 4, 1, 5, 2, 3

2. Which of the following code blocks reorders the values inside the arrays in column attributes of DataFrame itemsDf from last to first one in the alphabet?
1.+------+-----------------------------+-------------------+
2.|itemId|attributes |supplier |
3.+------+-----------------------------+-------------------+
4.|1 |[blue, winter, cozy] |Sports Company Inc.|
5.|2 |[red, summer, fresh, cooling]|YetiX |
6.|3 |[green, summer, travel] |Sports Company Inc.|
7.+------+-----------------------------+-------------------+

A) itemsDf.withColumn('attributes', sort_array(desc('attributes')))
B) itemsDf.withColumn('attributes', sort(col('attributes'), asc=False))
C) itemsDf.withColumn('attributes', sort_array(col('attributes').desc()))
D) itemsDf.select(sort_array("attributes"))
E) itemsDf.withColumn("attributes", sort_array("attributes", asc=False))

3. Which of the following code blocks returns a DataFrame that matches the multi-column DataFrame itemsDf, except that integer column itemId has been converted into a string column?

A) itemsDf.withColumn("itemId", convert("itemId", "string"))
B) itemsDf.withColumn("itemId", col("itemId").cast("string"))
(Correct)
C) spark.cast(itemsDf, "itemId", "string")
D) itemsDf.select(cast("itemId", "string"))
E) itemsDf.withColumn("itemId", col("itemId").convert("string"))

4. Which of the following code blocks displays various aggregated statistics of all columns in DataFrame transactionsDf, including the standard deviation and minimum of values in each column?

A) transactionsDf.summary()
B) transactionsDf.agg("count", "mean", "stddev", "25%", "50%", "75%", "min")
C) transactionsDf.summary("count", "mean", "stddev", "25%", "50%", "75%", "max").show()
D) transactionsDf.summary().show()
E) transactionsDf.agg("count", "mean", "stddev", "25%", "50%", "75%", "min").show()

5. The code block displayed below contains an error. The code block should read the csv file located at path data/transactions.csv into DataFrame transactionsDf, using the first row as column header and casting the columns in the most appropriate type. Find the error.
First 3 rows of transactions.csv:
1.transactionId;storeId;productId;name
2.1;23;12;green grass
3.2;35;31;yellow sun
4.3;23;12;green grass
Code block:
transactionsDf = spark.read.load("data/transactions.csv", sep=";", format="csv", header=True)

A) The code block is unable to capture all columns.
B) The DataFrameReader is not accessed correctly.
C) The transaction is evaluated lazily, so no file will be read.
D) Spark is unable to understand the file type.
E) The resulting DataFrame will not have the appropriate schema.

Fragen und Antworten: