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. 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.

2. The code block displayed below contains an error. The code block should read the csv file located at path data/transactions.csv into DataFrame transactionsDf, using the first row as column header and casting the columns in the most appropriate type. Find the error.
First 3 rows of transactions.csv:
1.transactionId;storeId;productId;name
2.1;23;12;green grass
3.2;35;31;yellow sun
4.3;23;12;green grass
Code block:
transactionsDf = spark.read.load("data/transactions.csv", sep=";", format="csv", header=True)

A) The DataFrameReader is not accessed correctly.
B) Spark is unable to understand the file type.
C) The code block is unable to capture all columns.
D) The transaction is evaluated lazily, so no file will be read.
E) The resulting DataFrame will not have the appropriate schema.

3. Which of the following code blocks returns a DataFrame with a single column in which all items in column attributes of DataFrame itemsDf are listed that contain the letter i?
Sample of DataFrame itemsDf:
1.+------+----------------------------------+-----------------------------+-------------------+
2.|itemId|itemName |attributes |supplier |
3.+------+----------------------------------+-----------------------------+-------------------+
4.|1 |Thick Coat for Walking in the Snow|[blue, winter, cozy] |Sports Company Inc.|
5.|2 |Elegant Outdoors Summer Dress |[red, summer, fresh, cooling]|YetiX |
6.|3 |Outdoors Backpack |[green, summer, travel] |Sports Company Inc.|
7.+------+----------------------------------+-----------------------------+-------------------+

A) itemsDf.select(explode("attributes").alias("attributes_exploded")).filter(col("attributes_exploded").contain
B) itemsDf.select(explode("attributes").alias("attributes_exploded")).filter(attributes_exploded.contains("i"))
C) itemsDf.explode(attributes).alias("attributes_exploded").filter(col("attributes_exploded").contains("i"))
D) itemsDf.select(col("attributes").explode().alias("attributes_exploded")).filter(col("attributes_exploded").co
E) itemsDf.select(explode("attributes")).filter("attributes_exploded".contains("i"))

4. Which of the following code blocks returns a DataFrame where columns predError and productId are removed from DataFrame transactionsDf?
Sample of DataFrame transactionsDf:
1.+-------------+---------+-----+-------+---------+----+
2.|transactionId|predError|value|storeId|productId|f |
3.+-------------+---------+-----+-------+---------+----+
4.|1 |3 |4 |25 |1 |null|
5.|2 |6 |7 |2 |2 |null|
6.|3 |3 |null |25 |3 |null|
7.+-------------+---------+-----+-------+---------+----+

A) transactionsDf.withColumnRemoved("predError", "productId")
B) transactionsDf.drop("predError", "productId", "associateId")
C) transactionsDf.drop(col("predError", "productId"))
D) transactionsDf.dropColumns("predError", "productId", "associateId")
E) transactionsDf.drop(["predError", "productId", "associateId"])

5. The code block shown below should add column transactionDateForm to DataFrame transactionsDf. The column should express the unix-format timestamps in column transactionDate as string type like Apr 26 (Sunday). Choose the answer that correctly fills the blanks in the code block to accomplish this.
transactionsDf.__1__(__2__, from_unixtime(__3__, __4__))

A) 1. withColumnRenamed
2. "transactionDate"
3. "transactionDateForm"
4. "MM d (EEE)"
B) 1. withColumn
2. "transactionDateForm"
3. "MMM d (EEEE)"
4. "transactionDate"
C) 1. select
2. "transactionDate"
3. "transactionDateForm"
4. "MMM d (EEEE)"
D) 1. withColumn
2. "transactionDateForm"
3. "transactionDate"
4. "MM d (EEE)"
E) 1. withColumn
2. "transactionDateForm"
3. "transactionDate"
4. "MMM d (EEEE)"

질문과 대답: