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

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Databricks Associate-Developer-Apache-Spark-3.5 Prüfungsthemen:

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

1. A Spark application suffers from too many small tasks due to excessive partitioning. How can this be fixed without a full shuffle?
Options:

A) Use the sortBy() transformation to reorganize the data
B) Use the distinct() transformation to combine similar partitions
C) Use the repartition() transformation with a lower number of partitions
D) Use the coalesce() transformation with a lower number of partitions

2. 10 of 55.
What is the benefit of using Pandas API on Spark for data transformations?

A) It runs on a single node only, utilizing memory efficiently.
B) It executes queries faster using all the available cores in the cluster as well as provides Pandas's rich set of features.
C) It is available only with Python, thereby reducing the learning curve.
D) It computes results immediately using eager execution.

3. In the code block below, aggDF contains aggregations on a streaming DataFrame:

Which output mode at line 3 ensures that the entire result table is written to the console during each trigger execution?

A) complete
B) append
C) replace
D) aggregate

4. Given this view definition:
df.createOrReplaceTempView("users_vw")
Which approach can be used to query the users_vw view after the session is terminated?
Options:

A) Recreate the users_vw and query the data using Spark
B) Save the users_vw definition and query using Spark
C) Persist the users_vw data as a table
D) Query the users_vw using Spark

5. A developer wants to test Spark Connect with an existing Spark application.
What are the two alternative ways the developer can start a local Spark Connect server without changing their existing application code? (Choose 2 answers)

A) Set the environment variable SPARK_REMOTE="sc://localhost" before starting the pyspark shell
B) Add .remote("sc://localhost") to their SparkSession.builder calls in their Spark code
C) Execute their pyspark shell with the option --remote "https://localhost"
D) Execute their pyspark shell with the option --remote "sc://localhost"
E) Ensure the Spark property spark.connect.grpc.binding.port is set to 15002 in the application code

Fragen und Antworten: