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Databricks Certified Associate Developer for Apache Spark 3.0 認定 Associate-Developer-Apache-Spark 試験問題:

1. Which of the following code blocks returns only rows from DataFrame transactionsDf in which values in column productId are unique?

A) transactionsDf.dropDuplicates(subset=["productId"])
B) transactionsDf.distinct("productId")
C) transactionsDf.dropDuplicates(subset="productId")
D) transactionsDf.unique("productId")
E) transactionsDf.drop_duplicates(subset="productId")

2. Which of the following statements about the differences between actions and transformations is correct?

A) Actions can be queued for delayed execution, while transformations can only be processed immediately.
B) Actions are evaluated lazily, while transformations are not evaluated lazily.
C) Actions can trigger Adaptive Query Execution, while transformation cannot.
D) Actions generate RDDs, while transformations do not.
E) Actions do not send results to the driver, while transformations do.

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

4. Which of the following code blocks adds a column predErrorSqrt to DataFrame transactionsDf that is the square root of column predError?

A) transactionsDf.withColumn("predErrorSqrt", sqrt(predError))
B) transactionsDf.select(sqrt(predError))
C) transactionsDf.withColumn("predErrorSqrt", col("predError").sqrt())
D) transactionsDf.withColumn("predErrorSqrt", sqrt(col("predError")))
E) transactionsDf.select(sqrt("predError"))

5. The code block shown below should set the number of partitions that Spark uses when shuffling data for joins or aggregations to 100. Choose the answer that correctly fills the blanks in the code block to accomplish this.
spark.sql.shuffle.partitions
__1__.__2__.__3__(__4__, 100)

A) 1. pyspark
2. config
3. set
4. "spark.sql.shuffle.partitions"
B) 1. pyspark
2. config
3. set
4. spark.shuffle.partitions
C) 1. spark
2. conf
3. get
4. "spark.sql.shuffle.partitions"
D) 1. spark
2. conf
3. set
4. "spark.sql.shuffle.partitions"
E) 1. spark
2. conf
3. set
4. "spark.sql.aggregate.partitions"

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