Databricks Associate-Developer-Apache-Spark

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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 describes a way for resizing a DataFrame from 16 to 8 partitions in the most efficient way?

A) Use a wide transformation to reduce the number of partitions.
Use operation DataFrame.coalesce(0.5) to halve the number of partitions in the DataFrame.
B) Use a narrow transformation to reduce the number of partitions.
C) Use operation DataFrame.repartition(8) to shuffle the DataFrame and reduce the number of partitions.
D) Use operation DataFrame.coalesce(8) to fully shuffle the DataFrame and reduce the number of partitions.

2. The code block displayed below contains an error. The code block should return a DataFrame in which column predErrorAdded contains the results of Python function add_2_if_geq_3 as applied to numeric and nullable column predError in DataFrame transactionsDf. Find the error.
Code block:
1.def add_2_if_geq_3(x):
2. if x is None:
3. return x
4. elif x >= 3:
5. return x+2
6. return x
7.
8.add_2_if_geq_3_udf = udf(add_2_if_geq_3)
9.
10.transactionsDf.withColumnRenamed("predErrorAdded", add_2_if_geq_3_udf(col("predError")))

A) The Python function is unable to handle null values, resulting in the code block crashing on execution.
B) The udf() method does not declare a return type.
C) The operator used to adding the column does not add column predErrorAdded to the DataFrame.
D) Instead of col("predError"), the actual DataFrame with the column needs to be passed, like so transactionsDf.predError.
E) UDFs are only available through the SQL API, but not in the Python API as shown in the code block.

3. The code block displayed below contains an error. The code block should return a new DataFrame that only contains rows from DataFrame transactionsDf in which the value in column predError is at least 5. Find the error.
Code block:
transactionsDf.where("col(predError) >= 5")

A) The argument to the where method should be "predError >= 5".
B) The argument to the where method cannot be a string.
C) Instead of >=, the SQL operator GEQ should be used.
D) Instead of where(), filter() should be used.
E) The expression returns the original DataFrame transactionsDf and not a new DataFrame. To avoid this, the code block should be transactionsDf.toNewDataFrame().where("col(predError) >= 5").

4. Which of the following code blocks adds a column predErrorSqrt to DataFrame transactionsDf that is the square root of column predError?

A) transactionsDf.select(sqrt("predError"))
B) transactionsDf.select(sqrt(predError))
C) transactionsDf.withColumn("predErrorSqrt", sqrt(col("predError")))
D) transactionsDf.withColumn("predErrorSqrt", sqrt(predError))
E) transactionsDf.withColumn("predErrorSqrt", col("predError").sqrt())

5. Which of the following code blocks efficiently converts DataFrame transactionsDf from 12 into 24 partitions?

A) transactionsDf.repartition("itemId", 24)
B) transactionsDf.repartition(24, boost=True)
C) transactionsDf.coalesce(24)
D) transactionsDf.repartition()
E) transactionsDf.repartition(24)

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