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

1. A data scientist of an e-commerce company is working with user data obtained from its subscriber database and has stored the data in a DataFrame df_user. Before further processing the data, the data scientist wants to create another DataFrame df_user_non_pii and store only the non-PII columns in this DataFrame. The PII columns in df_user are first_name, last_name, email, and birthdate.
Which code snippet can be used to meet this requirement?

A) df_user_non_pii = df_user.drop("first_name", "last_name", "email", "birthdate")
B) df_user_non_pii = df_user.drop("first_name", "last_name", "email", "birthdate")
C) df_user_non_pii = df_user.dropfields("first_name, last_name, email, birthdate")
D) df_user_non_pii = df_user.dropfields("first_name", "last_name", "email", "birthdate")

2. An MLOps engineer is building a Pandas UDF that applies a language model that translates English strings into Spanish. The initial code is loading the model on every call to the UDF, which is hurting the performance of the data pipeline.
The initial code is:

def in_spanish_inner(df: pd.Series) -> pd.Series:
model = get_translation_model(target_lang='es')
return df.apply(model)
in_spanish = sf.pandas_udf(in_spanish_inner, StringType())
How can the MLOps engineer change this code to reduce how many times the language model is loaded?

A) Convert the Pandas UDF from a Series # Series UDF to a Series # Scalar UDF
B) Convert the Pandas UDF from a Series # Series UDF to an Iterator[Series] # Iterator[Series] UDF
C) Run thein_spanish_inner()function in amapInPandas()function call
D) Convert the Pandas UDF to a PySpark UDF

3. An engineer has two DataFrames: df1 (small) and df2 (large). A broadcast join is used:
python
CopyEdit
frompyspark.sql.functionsimportbroadcast
result = df2.join(broadcast(df1), on='id', how='inner')
What is the purpose of using broadcast() in this scenario?
Options:

A) It increases the partition size for df1 and df2.
B) It ensures that the join happens only when the id values are identical.
C) It filters the id values before performing the join.
D) It reduces the number of shuffle operations by replicating the smaller DataFrame to all nodes.

4. A data engineer has been asked to produce a Parquet table which is overwritten every day with the latest data.
The downstream consumer of this Parquet table has a hard requirement that the data in this table is produced with all records sorted by themarket_timefield.
Which line of Spark code will produce a Parquet table that meets these requirements?

A) final_df \
.sortWithinPartitions("market_time") \
.write \
.format("parquet") \
.mode("overwrite") \
.saveAsTable("output.market_events")
B) final_df \
.orderBy("market_time") \
.write \
.format("parquet") \
.mode("overwrite") \
.saveAsTable("output.market_events")
C) final_df \
.sort("market_time") \
.coalesce(1) \
.write \
.format("parquet") \
.mode("overwrite") \
.saveAsTable("output.market_events")
D) final_df \
.sort("market_time") \
.write \
.format("parquet") \
.mode("overwrite") \
.saveAsTable("output.market_events")

5. The following code fragment results in an error:

Which code fragment should be used instead?

A)

B)

C)

D)

質問と回答：