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

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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