진정한 시뮬레이션 환경

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간결한 내용

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

1. The code block displayed below contains an error. The code block should merge the rows of DataFrames transactionsDfMonday and transactionsDfTuesday into a new DataFrame, matching column names and inserting null values where column names do not appear in both DataFrames. Find the error.
Sample of DataFrame transactionsDfMonday:
1.+-------------+---------+-----+-------+---------+----+
2.|transactionId|predError|value|storeId|productId| f|
3.+-------------+---------+-----+-------+---------+----+
4.| 5| null| null| null| 2|null|
5.| 6| 3| 2| 25| 2|null|
6.+-------------+---------+-----+-------+---------+----+
Sample of DataFrame transactionsDfTuesday:
1.+-------+-------------+---------+-----+
2.|storeId|transactionId|productId|value|
3.+-------+-------------+---------+-----+
4.| 25| 1| 1| 4|
5.| 2| 2| 2| 7|
6.| 3| 4| 2| null|
7.| null| 5| 2| null|
8.+-------+-------------+---------+-----+
Code block:
sc.union([transactionsDfMonday, transactionsDfTuesday])

A) Instead of the Spark context, transactionDfMonday should be called with the union method.
B) Instead of union, the concat method should be used, making sure to not use its default arguments.
C) The DataFrames' RDDs need to be passed into the sc.union method instead of the DataFrame variable names.
D) Instead of the Spark context, transactionDfMonday should be called with the join method instead of the union method, making sure to use its default arguments.
E) Instead of the Spark context, transactionDfMonday should be called with the unionByName method instead of the union method, making sure to not use its default arguments.

2. Which of the following code blocks performs an inner join of DataFrames transactionsDf and itemsDf on columns productId and itemId, respectively, excluding columns value and storeId from DataFrame transactionsDf and column attributes from DataFrame itemsDf?

A) 1.transactionsDf \
2. .drop(col('value'), col('storeId')) \
3. .join(itemsDf.drop(col('attributes')), col('productId')==col('itemId'))
B) transactionsDf.drop("value", "storeId").join(itemsDf.drop("attributes"),
"transactionsDf.productId==itemsDf.itemId")
C) 1.transactionsDf.createOrReplaceTempView('transactionsDf')
2.itemsDf.createOrReplaceTempView('itemsDf')
3.
4.spark.sql("SELECT -value, -storeId FROM transactionsDf INNER JOIN itemsDf ON productId==itemId").drop("attributes")
D) transactionsDf.drop('value', 'storeId').join(itemsDf.select('attributes'), transactionsDf.productId==itemsDf.itemId)
E) 1.transactionsDf.createOrReplaceTempView('transactionsDf')
2.itemsDf.createOrReplaceTempView('itemsDf')
3.
4.statement = """
5.SELECT * FROM transactionsDf
6.INNER JOIN itemsDf
7.ON transactionsDf.productId==itemsDf.itemId
8."""
9.spark.sql(statement).drop("value", "storeId", "attributes")

3. Which of the following code blocks selects all rows from DataFrame transactionsDf in which column productId is zero or smaller or equal to 3?

A) transactionsDf.filter((col("productId")==3) | (col("productId")<1))
B) transactionsDf.filter(col("productId")==3 | col("productId")<1)
C) transactionsDf.where("productId"=3).or("productId"<1))
D) transactionsDf.filter((col("productId")==3) or (col("productId")<1))
E) transactionsDf.filter(productId==3 or productId<1)

4. Which of the following code blocks writes DataFrame itemsDf to disk at storage location filePath, making sure to substitute any existing data at that location?

A) itemsDf.write.mode("overwrite").path(filePath)
B) itemsDf.write.option("parquet").mode("overwrite").path(filePath)
C) itemsDf.write(filePath, mode="overwrite")
D) itemsDf.write.mode("overwrite").parquet(filePath)
E) itemsDf.write().parquet(filePath, mode="overwrite")

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

질문과 대답: