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 shown below should return a single-column DataFrame with a column named consonant_ct that, for each row, shows the number of consonants in column itemName of DataFrame itemsDf. Choose the answer that correctly fills the blanks in the code block to accomplish this.
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.+------+----------------------------------+-----------------------------+-------------------+ Code block:
itemsDf.select(__1__(__2__(__3__(__4__), "a|e|i|o|u|\s", "")).__5__("consonant_ct"))

A) 1. length
2. regexp_extract
3. upper
4. col("itemName")
5. as
B) 1. size
2. regexp_replace
3. lower
4. "itemName"
5. alias
C) 1. length
2. regexp_replace
3. lower
4. col("itemName")
5. alias
D) 1. size
2. regexp_extract
3. lower
4. col("itemName")
5. alias
E) 1. lower
2. regexp_replace
3. length
4. "itemName"
5. alias

2. The code block displayed below contains an error. The code block is intended to write DataFrame transactionsDf to disk as a parquet file in location /FileStore/transactions_split, using column storeId as key for partitioning. Find the error.
Code block:
transactionsDf.write.format("parquet").partitionOn("storeId").save("/FileStore/transactions_split")A.

A) partitionOn("storeId") should be called before the write operation.
B) Partitioning data by storeId is possible with the bucketBy expression, so partitionOn should be replaced by bucketBy.
C) The format("parquet") expression should be removed and instead, the information should be added to the write expression like so: write("parquet").
D) Partitioning data by storeId is possible with the partitionBy expression, so partitionOn should be replaced by partitionBy.
E) The format("parquet") expression is inappropriate to use here, "parquet" should be passed as first argument to the save() operator and "/FileStore/transactions_split" as the second argument.

3. Which of the following code blocks sorts DataFrame transactionsDf both by column storeId in ascending and by column productId in descending order, in this priority?

A) transactionsDf.sort("storeId", asc("productId"))
B) transactionsDf.sort("storeId", desc("productId"))
C) transactionsDf.order_by(col(storeId), desc(col(productId)))
D) transactionsDf.sort(col(storeId)).desc(col(productId))
E) transactionsDf.sort("storeId").sort(desc("productId"))

4. Which of the following code blocks stores a part of the data in DataFrame itemsDf on executors?

A) itemsDf.cache(eager=True)
B) itemsDf.rdd.storeCopy()
C) cache(itemsDf)
D) itemsDf.cache().filter()
E) itemsDf.cache().count()

5. Which of the following describes a narrow transformation?

A) A narrow transformation is an operation in which data is exchanged across the cluster.
B) A narrow transformation is a process in which data from multiple RDDs is used.
C) A narrow transformation is an operation in which no data is exchanged across the cluster.
D) narrow transformation is an operation in which data is exchanged across partitions.
E) A narrow transformation is a process in which 32-bit float variables are cast to smaller float variables, like 16-bit or 8-bit float variables.

질문과 대답: