Databricks Certification Associate-Developer-Apache-Spark-3.5

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4. Was ist Ihre Politik Erstattungsrichtlinien?

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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 scientist has identified that some records in the user profile table contain null values in any of the fields, and such records should be removed from the dataset before processing. The schema includes fields like user_id, username, date_of_birth, created_ts, etc.
The schema of the user profile table looks like this:

Which block of Spark code can be used to achieve this requirement?
Options:

A) filtered_df = users_raw_df.na.drop(how='all')
B) filtered_df = users_raw_df.na.drop(how='all', thresh=None)
C) filtered_df = users_raw_df.na.drop(how='any')
D) filtered_df = users_raw_df.na.drop(thresh=0)

2. A data engineer is running a Spark job to process a dataset of 1 TB stored in distributed storage. The cluster has 10 nodes, each with 16 CPUs. Spark UI shows:
Low number of Active Tasks
Many tasks complete in milliseconds
Fewer tasks than available CPUs
Which approach should be used to adjust the partitioning for optimal resource allocation?

A) Set the number of partitions equal to the total number of CPUs in the cluster
B) Set the number of partitions equal to the number of nodes in the cluster
C) Set the number of partitions by dividing the dataset size (1 TB) by a reasonable partition size, such as 128 MB
D) Set the number of partitions to a fixed value, such as 200

3. 5 of 55.
What is the relationship between jobs, stages, and tasks during execution in Apache Spark?

A) A stage contains multiple tasks, and each task contains multiple jobs.
B) A job contains multiple stages, and each stage contains multiple tasks.
C) A stage contains multiple jobs, and each job contains multiple tasks.
D) A job contains multiple tasks, and each task contains multiple stages.

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

5. 33 of 55.
The data engineering team created a pipeline that extracts data from a transaction system.
The transaction system stores timestamps in UTC, and the data engineers must now transform the transaction_datetime field to the "America/New_York" timezone for reporting.
Which code should be used to convert the timestamp to the target timezone?

A) raw.withColumn("transaction_datetime", date_format(col("transaction_datetime"), "America/New_York"))
B) raw.withColumn("transaction_datetime", convert_timezone(col("transaction_datetime"), "America/New_York"))
C) raw.withColumn("transaction_datetime", to_utc_timestamp(col("transaction_datetime"), "America/New_York"))
D) raw.withColumn("transaction_datetime", from_utc_timestamp(col("transaction_datetime"), "America/New_York"))

Fragen und Antworten: