Databricks Certification Associate-Developer-Apache-Spark-3.5

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

1. 37 of 55.
A data scientist is working with a Spark DataFrame called customerDF that contains customer information.
The DataFrame has a column named email with customer email addresses.
The data scientist needs to split this column into username and domain parts.
Which code snippet splits the email column into username and domain columns?

A) customerDF = customerDF.withColumn("username", regexp_replace(col("email"), "@", ""))
B) customerDF = customerDF \
.withColumn("username", split(col("email"), "@").getItem(0)) \
.withColumn("domain", split(col("email"), "@").getItem(1))
C) customerDF = customerDF.select("email").alias("username", "domain")
D) customerDF = customerDF.withColumn("domain", col("email").split("@")[1])

2. 35 of 55.
A data engineer is building a Structured Streaming pipeline and wants it to recover from failures or intentional shutdowns by continuing where it left off.
How can this be achieved?

A) By configuring the option recoveryLocation during writeStream.
B) By configuring the option checkpointLocation during writeStream.
C) By configuring the option checkpointLocation during readStream.
D) By configuring the option recoveryLocation during SparkSession initialization.

3. 24 of 55.
Which code should be used to display the schema of the Parquet file stored in the location events.parquet?

A) spark.read.format("parquet").load("events.parquet").show()
B) spark.sql("SELECT schema FROM events.parquet").show()
C) spark.sql("SELECT * FROM events.parquet").show()
D) spark.read.parquet("events.parquet").printSchema()

4. A Spark engineer must select an appropriate deployment mode for the Spark jobs.
What is the benefit of using cluster mode in Apache Spark™?

A) In cluster mode, the driver is responsible for executing all tasks locally without distributing them across the worker nodes.
B) In cluster mode, the driver runs on the client machine, which can limit the application's ability to handle large datasets efficiently.
C) In cluster mode, the driver program runs on one of the worker nodes, allowing the application to fully utilize the distributed resources of the cluster.
D) In cluster mode, resources are allocated from a resource manager on the cluster, enabling better performance and scalability for large jobs

5. 22 of 55.
A Spark application needs to read multiple Parquet files from a directory where the files have differing but compatible schemas.
The data engineer wants to create a DataFrame that includes all columns from all files.
Which code should the data engineer use to read the Parquet files and include all columns using Apache Spark?

A) spark.read.option("mergeSchema", True).parquet("/data/parquet/")
B) spark.read.format("parquet").option("inferSchema", "true").load("/data/parquet/")
C) spark.read.parquet("/data/parquet/").option("mergeAllCols", True)
D) spark.read.parquet("/data/parquet/")

Fragen und Antworten: