Databricks Associate-Developer-Apache-Spark-3.5 問題集 : Databricks Certified Associate Developer for Apache Spark 3.5 - Python

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Databricks Associate-Developer-Apache-Spark-3.5 試験シラバストピック:

Databricks Certified Associate Developer for Apache Spark 3.5 - Python 認定 Associate-Developer-Apache-Spark-3.5 試験問題：

問題 #1

47 of 55.
A data engineer has written the following code to join two DataFrames df1 and df2:
df1 = spark.read.csv("sales_data.csv")
df2 = spark.read.csv("product_data.csv")
df_joined = df1.join(df2, df1.product_id == df2.product_id)
The DataFrame df1 contains ~10 GB of sales data, and df2 contains ~8 MB of product data.
Which join strategy will Spark use?

A. Broadcast join, as df2 is smaller than the default broadcast threshold.
B. Shuffle join, because AQE is not enabled, and Spark uses a static query plan.
C. Shuffle join, as the size difference between df1 and df2 is too large for a broadcast join to work efficiently.
D. Shuffle join because no broadcast hints were provided.

問題 #2

A data scientist at a financial services company is working with a Spark DataFrame containing transaction records. The DataFrame has millions of rows and includes columns for transaction_id, account_number, transaction_amount, and timestamp. Due to an issue with the source system, some transactions were accidentally recorded multiple times with identical information across all fields. The data scientist needs to remove rows with duplicates across all fields to ensure accurate financial reporting.
Which approach should the data scientist use to deduplicate the orders using PySpark?

A. df = df.dropDuplicates()
B. df = df.dropDuplicates(["transaction_amount"])
C. df = df.groupBy("transaction_id").agg(F.first("account_number"), F.first("transaction_amount"), F.first("timestamp"))
D. df = df.filter(F.col("transaction_id").isNotNull())

問題 #3

Given the code:

df = spark.read.csv("large_dataset.csv")
filtered_df = df.filter(col("error_column").contains("error"))
mapped_df = filtered_df.select(split(col("timestamp"), " ").getItem(0).alias("date"), lit(1).alias("count")) reduced_df = mapped_df.groupBy("date").sum("count") reduced_df.count() reduced_df.show() At which point will Spark actually begin processing the data?

A. When the count action is applied
B. When the show action is applied
C. When the filter transformation is applied
D. When the groupBy transformation is applied

問題 #4

32 of 55.
A developer is creating a Spark application that performs multiple DataFrame transformations and actions. The developer wants to maintain optimal performance by properly managing the SparkSession.
How should the developer handle the SparkSession throughout the application?

A. Stop and restart the SparkSession after each action.
B. Avoid using a SparkSession and rely on SparkContext only.
C. Use a single SparkSession instance for the entire application.
D. Create a new SparkSession instance before each transformation.

問題 #5

A developer wants to test Spark Connect with an existing Spark application.
What are the two alternative ways the developer can start a local Spark Connect server without changing their existing application code? (Choose 2 answers)

A. Add .remote("sc://localhost") to their SparkSession.builder calls in their Spark code
B. Ensure the Spark property spark.connect.grpc.binding.port is set to 15002 in the application code
C. Set the environment variable SPARK_REMOTE="sc://localhost" before starting the pyspark shell
D. Execute their pyspark shell with the option --remote "sc://localhost"
E. Execute their pyspark shell with the option --remote "https://localhost"

解説：