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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 single row from DataFrame transactionsDf?
Full 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) transactionsDf.where(col("storeId").between(3,25))
B) transactionsDf.filter(col("storeId")==25).select("predError","storeId").distinct()
C) transactionsDf.select("productId", "storeId").where("storeId == 2 OR storeId != 25")
D) transactionsDf.where(col("value").isNull()).select("productId", "storeId").distinct()
E) transactionsDf.filter((col("storeId")!=25) | (col("productId")==2))

2. Which of the following code blocks stores a part of the data in DataFrame itemsDf on executors?

A) itemsDf.cache().filter()
B) cache(itemsDf)
C) itemsDf.cache(eager=True)
D) itemsDf.cache().count()
E) itemsDf.rdd.storeCopy()

3. Which of the following code blocks returns a 2-column DataFrame that shows the distinct values in column productId and the number of rows with that productId in DataFrame transactionsDf?

A) transactionsDf.count("productId").distinct()
B) transactionsDf.count("productId")
C) transactionsDf.groupBy("productId").agg(col("value").count())
D) transactionsDf.groupBy("productId").select(count("value"))
E) transactionsDf.groupBy("productId").count()

4. Which of the following code blocks reads in the two-partition parquet file stored at filePath, making sure all columns are included exactly once even though each partition has a different schema?
Schema of first partition:
1.root
2. |-- transactionId: integer (nullable = true)
3. |-- predError: integer (nullable = true)
4. |-- value: integer (nullable = true)
5. |-- storeId: integer (nullable = true)
6. |-- productId: integer (nullable = true)
7. |-- f: integer (nullable = true)
Schema of second partition:
1.root
2. |-- transactionId: integer (nullable = true)
3. |-- predError: integer (nullable = true)
4. |-- value: integer (nullable = true)
5. |-- storeId: integer (nullable = true)
6. |-- rollId: integer (nullable = true)
7. |-- f: integer (nullable = true)
8. |-- tax_id: integer (nullable = false)

A) spark.read.parquet(filePath)
B) spark.read.option("mergeSchema", "true").parquet(filePath)
C) 1.nx = 0
2.for file in dbutils.fs.ls(filePath):
3. if not file.name.endswith(".parquet"):
4. continue
5. df_temp = spark.read.parquet(file.path)
6. if nx == 0:
7. df = df_temp
8. else:
9. df = df.join(df_temp, how="outer")
10. nx = nx+1
11.df
D) 1.nx = 0
2.for file in dbutils.fs.ls(filePath):
3. if not file.name.endswith(".parquet"):
4. continue
5. df_temp = spark.read.parquet(file.path)
6. if nx == 0:
7. df = df_temp
8. else:
9. df = df.union(df_temp)
10. nx = nx+1
11.df
E) spark.read.parquet(filePath, mergeSchema='y')

5. Which of the following code blocks returns a DataFrame with an added column to DataFrame transactionsDf that shows the unix epoch timestamps in column transactionDate as strings in the format month/day/year in column transactionDateFormatted?
Excerpt of DataFrame transactionsDf:

A) transactionsDf.withColumn("transactionDateFormatted", from_unixtime("transactionDate", format="MM/dd/yyyy"))
B) transactionsDf.withColumn("transactionDateFormatted", from_unixtime("transactionDate", format="dd/MM/yyyy"))
C) transactionsDf.withColumnRenamed("transactionDate", "transactionDateFormatted", from_unixtime("transactionDateFormatted", format="MM/dd/yyyy"))
D) transactionsDf.apply(from_unixtime(format="MM/dd/yyyy")).asColumn("transactionDateFormatted")
E) transactionsDf.withColumn("transactionDateFormatted", from_unixtime("transactionDate"))

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