진정한 시뮬레이션 환경

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간결한 내용

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커리큘럼 소개

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

1. Which of the following code blocks applies the boolean-returning Python function evaluateTestSuccess to column storeId of DataFrame transactionsDf as a user-defined function?

A) 1.from pyspark.sql import types as T
2.evaluateTestSuccessUDF = udf(evaluateTestSuccess, T.IntegerType())
3.transactionsDf.withColumn("result", evaluateTestSuccess(col("storeId")))
B) 1.from pyspark.sql import types as T
2.evaluateTestSuccessUDF = udf(evaluateTestSuccess, T.BooleanType())
3.transactionsDf.withColumn("result", evaluateTestSuccessUDF(col("storeId")))
C) 1.evaluateTestSuccessUDF = udf(evaluateTestSuccess)
2.transactionsDf.withColumn("result", evaluateTestSuccessUDF(col("storeId")))
D) 1.from pyspark.sql import types as T
2.evaluateTestSuccessUDF = udf(evaluateTestSuccess, T.BooleanType())
3.transactionsDf.withColumn("result", evaluateTestSuccess(col("storeId")))
E) 1.evaluateTestSuccessUDF = udf(evaluateTestSuccess)
2.transactionsDf.withColumn("result", evaluateTestSuccessUDF(storeId))

2. Which of the following code blocks reads in the JSON file stored at filePath, enforcing the schema expressed in JSON format in variable json_schema, shown in the code block below?
Code block:
1.json_schema = """
2.{"type": "struct",
3. "fields": [
4. {
5. "name": "itemId",
6. "type": "integer",
7. "nullable": true,
8. "metadata": {}
9. },
10. {
11. "name": "supplier",
12. "type": "string",
13. "nullable": true,
14. "metadata": {}
15. }
16. ]
17.}
18."""

A) spark.read.json(filePath, schema=json_schema)
B) spark.read.json(filePath, schema=schema_of_json(json_schema))
C) spark.read.json(filePath, schema=spark.read.json(json_schema))
D) spark.read.schema(json_schema).json(filePath)
1.schema = StructType.fromJson(json.loads(json_schema))
2.spark.read.json(filePath, schema=schema)

3. The code block displayed below contains an error. The code block should arrange the rows of DataFrame transactionsDf using information from two columns in an ordered fashion, arranging first by column value, showing smaller numbers at the top and greater numbers at the bottom, and then by column predError, for which all values should be arranged in the inverse way of the order of items in column value. Find the error.
Code block:
transactionsDf.orderBy('value', asc_nulls_first(col('predError')))

A) Two orderBy statements with calls to the individual columns should be chained, instead of having both columns in one orderBy statement.
B) Column predError should be sorted by desc_nulls_first() instead.
C) Column value should be wrapped by the col() operator.
D) Column predError should be sorted in a descending way, putting nulls last.
E) Instead of orderBy, sort should be used.

4. Which of the following describes a difference between Spark's cluster and client execution modes?

A) In cluster mode, the cluster manager resides on a worker node, while it resides on an edge node in client mode.
B) In cluster mode, the driver resides on a worker node, while it resides on an edge node in client mode.
C) In cluster mode, a gateway machine hosts the driver, while it is co-located with the executor in client mode.
D) In cluster mode, the Spark driver is not co-located with the cluster manager, while it is co-located in client mode.
E) In cluster mode, executor processes run on worker nodes, while they run on gateway nodes in client mode.

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

질문과 대답: