Databricks Certified Associate Developer for Apache Spark 3.5 - Python : Associate-Developer-Apache-Spark-3.5

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Databricks Associate-Developer-Apache-Spark-3.5 Prüfungsthemen:

Databricks Certified Associate Developer for Apache Spark 3.5 - Python Associate-Developer-Apache-Spark-3.5 Prüfungsfragen mit Lösungen

1. A data engineer wants to create a Streaming DataFrame that reads from a Kafka topic called feed.

Which code fragment should be inserted in line 5 to meet the requirement?
Code context:
spark \
.readStream \
.format("kafka") \
.option("kafka.bootstrap.servers", "host1:port1,host2:port2") \
.[LINE 5] \
.load()
Options:

A) .option("subscribe.topic", "feed")
B) .option("kafka.topic", "feed")
C) .option("subscribe", "feed")
D) .option("topic", "feed")

2. 9 of 55.
Given the code fragment:
import pyspark.pandas as ps
pdf = ps.DataFrame(data)
Which method is used to convert a Pandas API on Spark DataFrame (pyspark.pandas.DataFrame) into a standard PySpark DataFrame (pyspark.sql.DataFrame)?

A) pdf.to_pandas()
B) pdf.to_dataframe()
C) pdf.spark()
D) pdf.to_spark()

3. 46 of 55.
A data engineer is implementing a streaming pipeline with watermarking to handle late-arriving records.
The engineer has written the following code:
inputStream \
.withWatermark("event_time", "10 minutes") \
.groupBy(window("event_time", "15 minutes"))
What happens to data that arrives after the watermark threshold?

A) Records that arrive later than the watermark threshold (10 minutes) will automatically be included in the aggregation if they fall within the 15-minute window.
B) The watermark ensures that late data arriving within 10 minutes of the latest event time will be processed and included in the windowed aggregation.
C) Any data arriving more than 10 minutes after the watermark threshold will be ignored and not included in the aggregation.
D) Data arriving more than 10 minutes after the latest watermark will still be included in the aggregation but will be placed into the next window.

4. 7 of 55.
A developer has been asked to debug an issue with a Spark application. The developer identified that the data being loaded from a CSV file is being read incorrectly into a DataFrame.
The CSV file has been read using the following Spark SQL statement:
CREATE TABLE locations
USING csv
OPTIONS (path '/data/locations.csv')
The first lines of the command SELECT * FROM locations look like this:
| city | lat | long |
| ALTI Sydney | -33... | ... |
Which parameter can the developer add to the OPTIONS clause in the CREATE TABLE statement to read the CSV data correctly again?

A) 'sep' '|'
B) 'sep' ','
C) 'header' 'false'
D) 'header' 'true'

5. A developer is trying to join two tables, sales.purchases_fct and sales.customer_dim, using the following code:

fact_df = purch_df.join(cust_df, F.col('customer_id') == F.col('custid')) The developer has discovered that customers in the purchases_fct table that do not exist in the customer_dim table are being dropped from the joined table.
Which change should be made to the code to stop these customer records from being dropped?

A) fact_df = purch_df.join(cust_df, F.col('cust_id') == F.col('customer_id'))
B) fact_df = cust_df.join(purch_df, F.col('customer_id') == F.col('custid'))
C) fact_df = purch_df.join(cust_df, F.col('customer_id') == F.col('custid'), 'left')
D) fact_df = purch_df.join(cust_df, F.col('customer_id') == F.col('custid'), 'right_outer')

Fragen und Antworten: