진정한 시뮬레이션 환경

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

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

2. A Spark developer is building an app to monitor task performance. They need to track the maximum task processing time per worker node and consolidate it on the driver for analysis.
Which technique should be used?

A) Use an RDD action like reduce() to compute the maximum time
B) Use an accumulator to record the maximum time on the driver
C) Broadcast a variable to share the maximum time among workers
D) Configure the Spark UI to automatically collect maximum times

3. What is a feature of Spark Connect?

A) It supports only PySpark applications
B) It supports DataStreamReader, DataStreamWriter, StreamingQuery, and Streaming APIs
C) It has built-in authentication
D) Supports DataFrame, Functions, Column, SparkContext PySpark APIs

4. A Data Analyst is working on the DataFramesensor_df, which contains two columns:
Which code fragment returns a DataFrame that splits therecordcolumn into separate columns and has one array item per row?
A)

B)

C)

D)

A) exploded_df = exploded_df.select("record_datetime", "record_exploded")
B) exploded_df = sensor_df.withColumn("record_exploded", explode("record")) exploded_df = exploded_df.select("record_datetime", "sensor_id", "status", "health")
C) exploded_df = exploded_df.select(
"record_datetime",
"record_exploded.sensor_id",
"record_exploded.status",
"record_exploded.health"
)
exploded_df = sensor_df.withColumn("record_exploded", explode("record"))
D) exploded_df = exploded_df.select(
"record_datetime",
"record_exploded.sensor_id",
"record_exploded.status",
"record_exploded.health"
)
exploded_df = sensor_df.withColumn("record_exploded", explode("record"))

5. Which UDF implementation calculates the length of strings in a Spark DataFrame?

A) df.select(length(col("stringColumn")).alias("length"))
B) df.withColumn("length", udf(lambda s: len(s), StringType()))
C) df.withColumn("length", spark.udf("len", StringType()))
D) spark.udf.register("stringLength", lambda s: len(s))

질문과 대답: