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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 reads the parquet file stored at filePath into DataFrame itemsDf, using a valid schema for the sample of itemsDf shown below?
Sample of itemsDf:
1.+------+-----------------------------+-------------------+
2.|itemId|attributes |supplier |
3.+------+-----------------------------+-------------------+
4.|1 |[blue, winter, cozy] |Sports Company Inc.|
5.|2 |[red, summer, fresh, cooling]|YetiX |
6.|3 |[green, summer, travel] |Sports Company Inc.|
7.+------+-----------------------------+-------------------+

A) 1.itemsDfSchema = StructType([
2. StructField("itemId", IntegerType),
3. StructField("attributes", ArrayType(StringType)),
4. StructField("supplier", StringType)])
5.
6.itemsDf = spark.read.schema(itemsDfSchema).parquet(filePath)
B) 1.itemsDfSchema = StructType([
2. StructField("itemId", IntegerType()),
3. StructField("attributes", StringType()),
4. StructField("supplier", StringType())])
5.
6.itemsDf = spark.read.schema(itemsDfSchema).parquet(filePath)
C) 1.itemsDf = spark.read.schema('itemId integer, attributes <string>, supplier string').parquet(filePath)
D) 1.itemsDfSchema = StructType([
2. StructField("itemId", IntegerType()),
3. StructField("attributes", ArrayType([StringType()])),
4. StructField("supplier", StringType())])
5.
6.itemsDf = spark.read(schema=itemsDfSchema).parquet(filePath)
E) 1.itemsDfSchema = StructType([
2. StructField("itemId", IntegerType()),
3. StructField("attributes", ArrayType(StringType())),
4. StructField("supplier", StringType())])
5.
6.itemsDf = spark.read.schema(itemsDfSchema).parquet(filePath)

2. Which of the following statements about Spark's DataFrames is incorrect?

A) Data in DataFrames is organized into named columns.
B) Spark's DataFrames are immutable.
C) Spark's DataFrames are equal to Python's DataFrames.
D) The data in DataFrames may be split into multiple chunks.
E) RDDs are at the core of DataFrames.

3. Which of the elements in the labeled panels represent the operation performed for broadcast variables?
Larger image

A) 2, 5
B) 1, 3, 4
C) 1, 2
D) 2, 3
E) 3

4. The code block shown below should convert up to 5 rows in DataFrame transactionsDf that have the value 25 in column storeId into a Python list. Choose the answer that correctly fills the blanks in the code block to accomplish this.
Code block:
transactionsDf.__1__(__2__).__3__(__4__)

A) 1. filter
2. col("storeId")==25
3. collect
4. 5
B) 1. filter
2. "storeId"==25
3. collect
4. 5
C) 1. filter
2. col("storeId")==25
3. toLocalIterator
4. 5
D) 1. select
2. storeId==25
3. head
4. 5
E) 1. filter
2. col("storeId")==25
3. take
4. 5

5. Which of the following code blocks returns a single-column DataFrame of all entries in Python list throughputRates which contains only float-type values ?

A) spark.createDataFrame(throughputRates)
B) spark.createDataFrame(throughputRates, FloatType())
C) spark.createDataFrame((throughputRates), FloatType)
D) spark.DataFrame(throughputRates, FloatType)
E) spark.createDataFrame(throughputRates, FloatType)

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