Simulierte Prüfung der Associate-Developer-Apache-Spark beseitigen Ihre Angststörung

Man sagt: Übung macht den Meister. Je mehr Prüfungsaufgaben der Associate-Developer-Apache-Spark Sie geübt haben, desto mehr Angst vor Databricks Associate-Developer-Apache-Spark wird beseitigt. Daher haben wir für Sie die Simulations-Software der Associate-Developer-Apache-Spark entwickelt. Sie können damit die Atmosphäre der Prüfung besser empfinden. Mit genügenden simulierten Prüfungen werden Sie sich mit der Databricks Associate-Developer-Apache-Spark auskennen und mehr Selbstbewusstsein daher bekommen.

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Extra Kundendienst für Associate-Developer-Apache-Spark

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Die Wichtigkeit und Schwierigkeit der Databricks Associate-Developer-Apache-Spark ist weltweit bekannt, und mit der internationalen Zertifizierung der Associate-Developer-Apache-Spark macht Ihre Jobsuche in der IT-Branche sicherlich leichter. Deshalb streben wir danach, Ihnen besten Hilfe zu bieten, um Databricks Associate-Developer-Apache-Spark zu bestehen.

Bessere Fachkenntnisse über Associate-Developer-Apache-Spark schnell beherrschen

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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 displayed below contains an error. The code block should return a copy of DataFrame transactionsDf where the name of column transactionId has been changed to transactionNumber. Find the error.
Code block:
transactionsDf.withColumn("transactionNumber", "transactionId")

A) The method withColumn should be replaced by method withColumnRenamed and the arguments to the method need to be reordered.
B) The arguments to the withColumn method need to be reordered and the copy() operator should be appended to the code block to ensure a copy is returned.
C) The copy() operator should be appended to the code block to ensure a copy is returned.
D) Each column name needs to be wrapped in the col() method and method withColumn should be replaced by method withColumnRenamed.
E) The arguments to the withColumn method need to be reordered.

2. In which order should the code blocks shown below be run in order to assign articlesDf a DataFrame that lists all items in column attributes ordered by the number of times these items occur, from most to least often?
Sample of DataFrame articlesDf:
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) 4, 5
B) 1. articlesDf = articlesDf.groupby("col")
2. articlesDf = articlesDf.select(explode(col("attributes")))
3. articlesDf = articlesDf.orderBy("count").select("col")
4. articlesDf = articlesDf.sort("count",ascending=False).select("col")
5. articlesDf = articlesDf.groupby("col").count()
C) 2, 5, 4
D) 5, 2
E) 2, 5, 3
F) 2, 3, 4

3. The code block displayed below contains an error. The code block should return a DataFrame where all entries in column supplier contain the letter combination et in this order. Find the error.
Code block:
itemsDf.filter(Column('supplier').isin('et'))

A) The expression inside the filter parenthesis is malformed and should be replaced by isin('et', 'supplier').
B) The Column operator should be replaced by the col operator and instead of isin, contains should be used.
C) The expression only returns a single column and filter should be replaced by select.
D) Instead of isin, it should be checked whether column supplier contains the letters et, so isin should be replaced with contains. In addition, the column should be accessed using col['supplier'].

4. Which of the following describes Spark's Adaptive Query Execution?

A) Adaptive Query Execution applies to all kinds of queries.
B) Adaptive Query Execution features are dynamically switching join strategies and dynamically optimizing skew joins.
C) Adaptive Query Execution reoptimizes queries at execution points.
D) Adaptive Query Execution features include dynamically coalescing shuffle partitions, dynamically injecting scan filters, and dynamically optimizing skew joins.
E) Adaptive Query Execution is enabled in Spark by default.

5. 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(desc('attributes')))
D) itemsDf.select(sort_array("attributes"))
E) itemsDf.withColumn('attributes', sort_array(col('attributes').desc()))

Fragen und Antworten: