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

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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. The code block shown below should show information about the data type that column storeId of DataFrame transactionsDf contains. Choose the answer that correctly fills the blanks in the code block to accomplish this.
Code block:
transactionsDf.__1__(__2__).__3__

A) 1. select
2. "storeId"
3. printSchema()
B) 1. limit
2. 1
3. columns
C) 1. select
2. storeId
3. dtypes
D) 1. limit
2. "storeId"
3. printSchema()
E) 1. select
2. "storeId"
3. print_schema()

2. The code block displayed below contains an error. The code block should configure Spark to split data in 20 parts when exchanging data between executors for joins or aggregations. Find the error.
Code block:
spark.conf.set(spark.sql.shuffle.partitions, 20)

A) The code block uses the wrong command for setting an option.
B) The code block sets the wrong option.
C) The code block is missing a parameter.
D) The code block sets the incorrect number of parts.
E) The code block expresses the option incorrectly.

3. The code block shown below should write DataFrame transactionsDf as a parquet file to path storeDir, using brotli compression and replacing any previously existing file. Choose the answer that correctly fills the blanks in the code block to accomplish this.
transactionsDf.__1__.format("parquet").__2__(__3__).option(__4__, "brotli").__5__(storeDir)

A) 1. save
2. mode
3. "ignore"
4. "compression"
5. path
B) 1. save
2. mode
3. "replace"
4. "compression"
5. path
C) 1. store
2. with
3. "replacement"
4. "compression"
5. path
D) 1. write
2. mode
3. "overwrite"
4. "compression"
5. save
(Correct)
E) 1. write
2. mode
3. "overwrite"
4. compression
5. parquet

4. In which order should the code blocks shown below be run in order to create a table of all values in column attributes next to the respective values in column supplier in DataFrame itemsDf?
1. itemsDf.createOrReplaceView("itemsDf")
2. spark.sql("FROM itemsDf SELECT 'supplier', explode('Attributes')")
3. spark.sql("FROM itemsDf SELECT supplier, explode(attributes)")
4. itemsDf.createOrReplaceTempView("itemsDf")

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

5. Which of the following code blocks returns a single-column DataFrame showing the number of words in column supplier of DataFrame itemsDf?
Sample of DataFrame itemsDf:
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) spark.select(size(split(col(supplier), " ")))
B) itemsDf.split("supplier", " ").count()
C) itemsDf.select(size(split("supplier", " ")))
D) itemsDf.split("supplier", " ").size()
E) itemsDf.select(word_count("supplier"))

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