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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 code blocks returns a one-column DataFrame for which every row contains an array of all integer numbers from 0 up to and including the number given in column predError of DataFrame transactionsDf, and null if predError is null?
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.| 4| null| null| 3| 2|null|
8.| 5| null| null| null| 2|null|
9.| 6| 3| 2| 25| 2|null|
10.+-------------+---------+-----+-------+---------+----+

A) 1.def count_to_target(target):
2. if target is None:
3. return
4.
5. result = [range(target)]
6. return result
7.
8.count_to_target_udf = udf(count_to_target, ArrayType[IntegerType])
9.
10.transactionsDf.select(count_to_target_udf(col('predError')))
B) 1.def count_to_target(target):
2. if target is None:
3. return
4.
5. result = list(range(target))
6. return result
7.
8.count_to_target_udf = udf(count_to_target, ArrayType(IntegerType()))
9.
10.transactionsDf.select(count_to_target_udf('predError'))
(Correct)
C) 1.def count_to_target(target):
2. if target is None:
3. return
4.
5. result = list(range(target))
6. return result
7.
8.transactionsDf.select(count_to_target(col('predError')))
D) 1.def count_to_target(target):
2. if target is None:
3. return
4.
5. result = list(range(target))
6. return result
7.
8.count_to_target_udf = udf(count_to_target)
9.
10.transactionsDf.select(count_to_target_udf('predError'))
E) 1.def count_to_target(target):
2. result = list(range(target))
3. return result
4.
5.count_to_target_udf = udf(count_to_target, ArrayType(IntegerType()))
6.
7.df = transactionsDf.select(count_to_target_udf('predError'))

2. Which of the following describes the conversion of a computational query into an execution plan in Spark?

A) The catalog assigns specific resources to the optimized memory plan.
B) Depending on whether DataFrame API or SQL API are used, the physical plan may differ.
C) The catalog assigns specific resources to the physical plan.
D) Spark uses the catalog to resolve the optimized logical plan.
E) The executed physical plan depends on a cost optimization from a previous stage.

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

4. The code block displayed below contains an error. The code block should return DataFrame transactionsDf, but with the column storeId renamed to storeNumber. Find the error.
Code block:
transactionsDf.withColumn("storeNumber", "storeId")

A) Argument "storeId" should be the first and argument "storeNumber" should be the second argument to the withColumn method.
B) Instead of withColumn, the withColumnRenamed method should be used.
C) The withColumn operator should be replaced with the copyDataFrame operator.
D) Arguments "storeNumber" and "storeId" each need to be wrapped in a col() operator.
E) Instead of withColumn, the withColumnRenamed method should be used and argument "storeId" should be the first and argument "storeNumber" should be the second argument to that method.

5. The code block shown below should read all files with the file ending .png in directory path into Spark.
Choose the answer that correctly fills the blanks in the code block to accomplish this.
spark.__1__.__2__(__3__).option(__4__, "*.png").__5__(path)

A) 1. read()
2. format
3. "binaryFile"
4. "recursiveFileLookup"
5. load
B) 1. read
2. format
3. "binaryFile"
4. "pathGlobFilter"
5. load
C) 1. open
2. as
3. "binaryFile"
4. "pathGlobFilter"
5. load
D) 1. open
2. format
3. "image"
4. "fileType"
5. open
E) 1. read
2. format
3. binaryFile
4. pathGlobFilter
5. load