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

In der modernen Gesellschaft kann das Databricks Associate-Developer-Apache-Spark Zertifikat einen großen Einfluss auf Ihre zukünfitige Arbeit, Ihren Berufsaufstieg und Ihre Gehaltserhöhung ausüben. Zugelich kann es bei Ihrer Karriere eine wichtige Rolle spielen.

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Databricks Associate-Developer-Apache-Spark Prüfungsthemen:

Abschnitt	Gewichtung	Ziele
Thema 1: Verwendung von Spark SQL	20%	- Fensterfunktionen - SQL-Abfragen und Vorgänge - Leistungsoptimierung
Thema 2: Verwendung von Spark Connect und der Pandas API auf Spark	10%	- Fernzugriff und Verbindung - Integration der Pandas API
Thema 3: Anwendungen mit der DataFrame- und Dataset-API	30%	- Filtern, Sortieren und Aggregieren - Auswahl und Bearbeitung von Spalten - Verknüpfungen und Transformationen
Thema 4: Fehlerbehebung und Optimierung	10%	- Optimierung von Zwischenspeicherung und Shuffle-Vorgängen - Fehleranalyse von Spark-Anwendungen - Spark UI und Engpässe
Thema 5: Apache Spark Architektur und Komponenten	20%	- Partitionierung und Fehlertoleranz - Aufgaben von Driver und Executor - Cluster-Modus und Ausführungshierarchie
Thema 6: Structured Streaming	10%	- Grundlagen des Streamings - Wasserzeichen und Auslöser - Grundlagen der zustandsbehafteten Verarbeitung

Databricks Certified Associate Developer for Apache Spark 3.0 Associate-Developer-Apache-Spark Prüfungsfragen mit Lösungen

1. Which of the following code blocks returns a single-row DataFrame that only has a column corr which shows the Pearson correlation coefficient between columns predError and value in DataFrame transactionsDf?

A) transactionsDf.select(corr(predError, value).alias("corr"))
B) transactionsDf.select(corr(col("predError"), col("value")).alias("corr")).first()
C) transactionsDf.select(corr(["predError", "value"]).alias("corr")).first()
D) transactionsDf.select(corr(col("predError"), col("value")).alias("corr")) (Correct)
E) transactionsDf.select(corr("predError", "value"))

2. Which of the following code blocks reorders the values inside the arrays in column attributes of DataFrame itemsDf from last to first one in the alphabet?
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) itemsDf.withColumn("attributes", sort_array("attributes", asc=False))
B) itemsDf.withColumn('attributes', sort(col('attributes'), asc=False))
C) itemsDf.withColumn('attributes', sort_array(col('attributes').desc()))
D) itemsDf.withColumn('attributes', sort_array(desc('attributes')))
E) itemsDf.select(sort_array("attributes"))

3. Which of the following code blocks returns a copy of DataFrame transactionsDf where the column storeId has been converted to string type?

A) transactionsDf.withColumn("storeId", convert("storeId", "string"))
B) transactionsDf.withColumn("storeId", col("storeId", "string"))
C) transactionsDf.withColumn("storeId", convert("storeId").as("string"))
D) transactionsDf.withColumn("storeId", col("storeId").convert("string"))
E) transactionsDf.withColumn("storeId", col("storeId").cast("string"))

4. Which of the following describes a valid concern about partitioning?

A) A shuffle operation returns 200 partitions if not explicitly set.
B) No data is exchanged between executors when coalesce() is run.
C) Decreasing the number of partitions reduces the overall runtime of narrow transformations if there are more executors available than partitions.
D) The coalesce() method should be used to increase the number of partitions.
E) Short partition processing times are indicative of low skew.

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

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

Fragen und Antworten:

1. Frage Antwort: D

2. Frage Antwort: A

3. Frage Antwort: E

4. Frage Antwort: A

5. Frage Antwort: E