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Databricks Certified Associate Developer for Apache Spark 3.0 認定 Associate-Developer-Apache-Spark 試験問題:

1. Which of the following code blocks reads in the parquet file stored at location filePath, given that all columns in the parquet file contain only whole numbers and are stored in the most appropriate format for this kind of data?

A) 1.spark.read.schema([
2. StructField("transactionId", NumberType(), True),
3. StructField("predError", IntegerType(), True)
4. ]).load(filePath)
B) 1.spark.read.schema([
2. StructField("transactionId", IntegerType(), True),
3. StructField("predError", IntegerType(), True)
4. ]).load(filePath, format="parquet")
C) 1.spark.read.schema(
2. StructType([
3. StructField("transactionId", StringType(), True),
4. StructField("predError", IntegerType(), True)]
5. )).parquet(filePath)
D) 1.spark.read.schema(
2. StructType([
3. StructField("transactionId", IntegerType(), True),
4. StructField("predError", IntegerType(), True)]
5. )).format("parquet").load(filePath)
E) 1.spark.read.schema(
2. StructType(
3. StructField("transactionId", IntegerType(), True),
4. StructField("predError", IntegerType(), True)
5. )).load(filePath)

2. The code block shown below should store DataFrame transactionsDf on two different executors, utilizing the executors' memory as much as possible, but not writing anything to disk. Choose the answer that correctly fills the blanks in the code block to accomplish this.
1.from pyspark import StorageLevel
2.transactionsDf.__1__(StorageLevel.__2__).__3__

A) 1. cache
2. DISK_ONLY_2
3. count()
B) 1. persist
2. DISK_ONLY_2
3. count()
C) 1. persist
2. MEMORY_ONLY_2
3. select()
D) 1. cache
2. MEMORY_ONLY_2
3. count()
E) 1. persist
2. MEMORY_ONLY_2
3. count()

3. Which of the following code blocks creates a new 6-column DataFrame by appending the rows of the
6-column DataFrame yesterdayTransactionsDf to the rows of the 6-column DataFrame todayTransactionsDf, ignoring that both DataFrames have different column names?

A) todayTransactionsDf.concat(yesterdayTransactionsDf)
B) todayTransactionsDf.union(yesterdayTransactionsDf)
C) union(todayTransactionsDf, yesterdayTransactionsDf)
D) todayTransactionsDf.unionByName(yesterdayTransactionsDf)
E) todayTransactionsDf.unionByName(yesterdayTransactionsDf, allowMissingColumns=True)

4. Which of the following code blocks returns a one-column DataFrame of all values in column supplier of DataFrame itemsDf that do not contain the letter X? In the DataFrame, every value should only be listed once.
Sample of DataFrame itemsDf:
1.+------+--------------------+--------------------+-------------------+
2.|itemId| itemName| attributes| supplier|
3.+------+--------------------+--------------------+-------------------+
4.| 1|Thick Coat for Wa...|[blue, winter, cozy]|Sports Company Inc.|
5.| 2|Elegant Outdoors ...|[red, summer, fre...| YetiX|
6.| 3| Outdoors Backpack|[green, summer, t...|Sports Company Inc.|
7.+------+--------------------+--------------------+-------------------+

A) itemsDf.filter(col(supplier).not_contains('X')).select(supplier).distinct()
B) itemsDf.select(~col('supplier').contains('X')).distinct()
C) itemsDf.filter(!col('supplier').contains('X')).select(col('supplier')).unique()
D) itemsDf.filter(not(col('supplier').contains('X'))).select('supplier').unique()
E) itemsDf.filter(~col('supplier').contains('X')).select('supplier').distinct()

5. Which of the following code blocks displays the 10 rows with the smallest values of column value in DataFrame transactionsDf in a nicely formatted way?

A) transactionsDf.sort(col("value").asc()).print(10)
B) transactionsDf.sort(asc(value)).show(10)
C) transactionsDf.sort(col("value").desc()).head()
D) transactionsDf.sort(col("value")).show(10)
E) transactionsDf.orderBy("value").asc().show(10)

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