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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 describes the conversion of a computational query into an execution plan in Spark?

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

2. The code block displayed below contains multiple errors. The code block should remove column transactionDate from DataFrame transactionsDf and add a column transactionTimestamp in which dates that are expressed as strings in column transactionDate of DataFrame transactionsDf are converted into unix timestamps. Find the errors.
Sample of DataFrame transactionsDf:
1.+-------------+---------+-----+-------+---------+----+----------------+
2.|transactionId|predError|value|storeId|productId| f| transactionDate|
3.+-------------+---------+-----+-------+---------+----+----------------+
4.| 1| 3| 4| 25| 1|null|2020-04-26 15:35|
5.| 2| 6| 7| 2| 2|null|2020-04-13 22:01|
6.| 3| 3| null| 25| 3|null|2020-04-02 10:53|
7.+-------------+---------+-----+-------+---------+----+----------------+ Code block:
1.transactionsDf = transactionsDf.drop("transactionDate")
2.transactionsDf["transactionTimestamp"] = unix_timestamp("transactionDate", "yyyy-MM-dd")

A) Column transactionDate should be dropped after transactionTimestamp has been written. The string indicating the date format should be adjusted. The withColumn operator should be used instead of the existing column assignment.
B) Column transactionDate should be dropped after transactionTimestamp has been written. The string indicating the date format should be adjusted. The withColumn operator should be used instead of the existing column assignment. Operator to_unixtime() should be used instead of unix_timestamp().
C) Column transactionDate should be wrapped in a col() operator.
D) Column transactionDate should be dropped after transactionTimestamp has been written. The withColumn operator should be used instead of the existing column assignment. Column transactionDate should be wrapped in a col() operator.
E) The string indicating the date format should be adjusted. The withColumnReplaced operator should be used instead of the drop and assign pattern in the code block to replace column transactionDate with the new column transactionTimestamp.

3. Which of the following describes the characteristics of accumulators?

A) Accumulators are immutable.
B) If an action including an accumulator fails during execution and Spark manages to restart the action and complete it successfully, only the successful attempt will be counted in the accumulator.
C) All accumulators used in a Spark application are listed in the Spark UI.
D) Accumulators can be instantiated directly via the accumulator(n) method of the pyspark.RDD module.
E) Accumulators are used to pass around lookup tables across the cluster.

4. 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)

5. Which of the following code blocks removes all rows in the 6-column DataFrame transactionsDf that have missing data in at least 3 columns?

A) transactionsDf.drop.na("",2)
B) transactionsDf.dropna("",4)
C) transactionsDf.dropna("any")
D) transactionsDf.dropna(thresh=2)
E) transactionsDf.dropna(thresh=4)

質問と回答：

質問 # 1 正解： E

質問 # 2 正解： A

質問 # 3 正解： B

質問 # 4 正解： B

質問 # 5 正解： E