Databricks Certification Associate-Developer-Apache-Spark-3.5

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Databricks Associate-Developer-Apache-Spark-3.5 Prüfungsthemen:

Databricks Certified Associate Developer for Apache Spark 3.5 - Python Associate-Developer-Apache-Spark-3.5 Prüfungsfragen mit Lösungen

1. An engineer has two DataFrames: df1 (small) and df2 (large). A broadcast join is used:
python
CopyEdit
from pyspark.sql.functions import broadcast
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 filters the id values before performing the join.
C) It reduces the number of shuffle operations by replicating the smaller DataFrame to all nodes.
D) It ensures that the join happens only when the id values are identical.

2. 14 of 55.
A developer created a DataFrame with columns color, fruit, and taste, and wrote the data to a Parquet directory using:
df.write.partitionBy("color", "taste").parquet("/path/to/output")
What is the result of this code?

A) It stores all data in a single Parquet file.
B) It appends new partitions to an existing Parquet file.
C) It creates separate directories for each unique combination of color and taste.
D) It throws an error if there are null values in either partition column.

3. A data engineer is building a Structured Streaming pipeline and wants the pipeline to recover from failures or intentional shutdowns by continuing where the pipeline left off.
How can this be achieved?

A) By configuring the option checkpointLocation during readStream
B) By configuring the option checkpointLocation during writeStream
C) By configuring the option recoveryLocation during writeStream
D) By configuring the option recoveryLocation during the SparkSession initialization

4. 23 of 55.
A data scientist is working with a massive dataset that exceeds the memory capacity of a single machine. The data scientist is considering using Apache Spark™ instead of traditional single-machine languages like standard Python scripts.
Which two advantages does Apache Spark™ offer over a normal single-machine language in this scenario? (Choose 2 answers)

A) It has built-in fault tolerance, allowing it to recover seamlessly from node failures during computation.
B) It processes data solely on disk storage, reducing the need for memory resources.
C) It can distribute data processing tasks across a cluster of machines, enabling horizontal scalability.
D) It eliminates the need to write any code, automatically handling all data processing.
E) It requires specialized hardware to run, making it unsuitable for commodity hardware clusters.

5. 12 of 55.
A data scientist has been investigating user profile data to build features for their model. After some exploratory data analysis, the data scientist identified that some records in the user profiles contain NULL values in too many fields to be useful.
The schema of the user profile table looks like this:
user_id STRING,
username STRING,
date_of_birth DATE,
country STRING,
created_at TIMESTAMP
The data scientist decided that if any record contains a NULL value in any field, they want to remove that record from the output before further processing.
Which block of Spark code can be used to achieve these requirements?

A) filtered_users = raw_users.dropna(how="any")
B) filtered_users = raw_users.na.drop("all")
C) filtered_users = raw_users.na.drop("any")
D) filtered_users = raw_users.dropna(how="all")

Fragen und Antworten: