信頼できる売り上げ後のサービス

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ハイパスレート

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

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

2. The code block shown below should return a DataFrame with columns transactionsId, predError, value, and f from DataFrame transactionsDf. Choose the answer that correctly fills the blanks in the code block to accomplish this.
transactionsDf.__1__(__2__)

A) 1. filter
2. "transactionId", "predError", "value", "f"
B) 1. select
2. ["transactionId", "predError", "value", "f"]
C) 1. select
2. "transactionId, predError, value, f"
D) 1. select
2. col(["transactionId", "predError", "value", "f"])
E) 1. where
2. col("transactionId"), col("predError"), col("value"), col("f")

3. Which of the following is a viable way to improve Spark's performance when dealing with large amounts of data, given that there is only a single application running on the cluster?

A) Increase values for the properties spark.sql.parallelism and spark.sql.partitions
B) Increase values for the properties spark.sql.parallelism and spark.sql.shuffle.partitions
C) Increase values for the properties spark.dynamicAllocation.maxExecutors, spark.default.parallelism, and spark.sql.shuffle.partitions
D) Decrease values for the properties spark.default.parallelism and spark.sql.partitions
E) Increase values for the properties spark.default.parallelism and spark.sql.shuffle.partitions

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

5. Which of the following statements about Spark's DataFrames is incorrect?

A) Data in DataFrames is organized into named columns.
B) Spark's DataFrames are immutable.
C) Spark's DataFrames are equal to Python's DataFrames.
D) The data in DataFrames may be split into multiple chunks.
E) RDDs are at the core of DataFrames.

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