진정한 시뮬레이션 환경

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최신 Databricks Certification Associate-Developer-Apache-Spark-3.5 무료샘플문제:

1. An engineer notices a significant increase in the job execution time during the execution of a Spark job. After some investigation, the engineer decides to check the logs produced by the Executors.
How should the engineer retrieve the Executor logs to diagnose performance issues in the Spark application?

A) Use the Spark UI to select the stage and view the executor logs directly from the stages tab.
B) Locate the executor logs on the Spark master node, typically under the/tmpdirectory.
C) Use the commandspark-submitwith the-verboseflag to print the logs to the console.
D) Fetch the logs by running a Spark job with thespark-sqlCLI tool.

2. A data engineer is running a batch processing job on a Spark cluster with the following configuration:
10 worker nodes
16 CPU cores per worker node
64 GB RAM per node
The data engineer wants to allocate four executors per node, each executor using four cores.
What is the total number of CPU cores used by the application?

A) 40
B) 80
C) 160
D) 64

3. A data engineer wants to process a streaming DataFrame that receives sensor readings every second with columnssensor_id,temperature, andtimestamp. The engineer needs to calculate the average temperature for each sensor over the last 5 minutes while the data is streaming.
Which code implementation achieves the requirement?
Options from the images provided:

A)

B)

C)

D)

4. Given:
python
CopyEdit
spark.sparkContext.setLogLevel("<LOG_LEVEL>")
Which set contains the suitable configuration settings for Spark driver LOG_LEVELs?

A) FATAL, NONE, INFO, DEBUG
B) WARN, NONE, ERROR, FATAL
C) ALL, DEBUG, FAIL, INFO
D) ERROR, WARN, TRACE, OFF

5. Which Spark configuration controls the number of tasks that can run in parallel on the executor?
Options:

A) spark.driver.cores
B) spark.task.maxFailures
C) spark.executor.memory
D) spark.executor.cores

질문과 대답: