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Databricks Associate-Developer-Apache-Spark-3.5 시험 요강 주제:

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1. A data engineer needs to write a Streaming DataFrame as Parquet files.
Given the code:

Which code fragment should be inserted to meet the requirement?
A)

B)

C)

D)

Which code fragment should be inserted to meet the requirement?

A) .format("parquet")
.option("location", "path/to/destination/dir")
B) .format("parquet")
.option("path", "path/to/destination/dir")
C) .option("format", "parquet")
.option("location", "path/to/destination/dir")
D) CopyEdit
.option("format", "parquet")
.option("destination", "path/to/destination/dir")

2. In the code block below, aggDF contains aggregations on a streaming DataFrame:

Which output mode at line 3 ensures that the entire result table is written to the console during each trigger execution?

A) append
B) replace
C) complete
D) aggregate

3. 40 of 55.
A developer wants to refactor older Spark code to take advantage of built-in functions introduced in Spark 3.5.
The original code:
from pyspark.sql import functions as F
min_price = 110.50
result_df = prices_df.filter(F.col("price") > min_price).agg(F.count("*")) Which code block should the developer use to refactor the code?

A) result_df = prices_df.where(F.lit("price") > min_price).groupBy().count()
B) result_df = prices_df.filter(F.col("price") > F.lit(min_price)).agg(F.count("*"))
C) result_df = prices_df.filter(F.lit(min_price) > F.col("price")).count()
D) result_df = prices_df.withColumn("valid_price", when(col("price") > F.lit(min_price), True))

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) Create a new SparkSession instance before each transformation.
C) Use a single SparkSession instance for the entire application.
D) Avoid using a SparkSession and rely on SparkContext only.

5. A data scientist is working on a project that requires processing large amounts of structured data, performing SQL queries, and applying machine learning algorithms. The data scientist is considering using Apache Spark for this task.
Which combination of Apache Spark modules should the data scientist use in this scenario?
Options:

A) Spark SQL, Pandas API on Spark, and Structured Streaming
B) Spark Streaming, GraphX, and Pandas API on Spark
C) Spark DataFrames, Spark SQL, and MLlib
D) Spark DataFrames, Structured Streaming, and GraphX

질문과 대답: