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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 displays the 10 rows with the smallest values of column value in DataFrame transactionsDf in a nicely formatted way?

A) transactionsDf.orderBy("value").asc().show(10)
B) transactionsDf.sort(col("value").desc()).head()
C) transactionsDf.sort(col("value")).show(10)
D) transactionsDf.sort(col("value").asc()).print(10)
E) transactionsDf.sort(asc(value)).show(10)

2. Which of the following code blocks returns a DataFrame that has all columns of DataFrame transactionsDf and an additional column predErrorSquared which is the squared value of column predError in DataFrame transactionsDf?

A) transactionsDf.withColumn("predErrorSquared", pow(predError, lit(2)))
B) transactionsDf.withColumn("predErrorSquared", pow(col("predError"), lit(2)))
C) transactionsDf.withColumn("predError", pow(col("predErrorSquared"), 2))
D) transactionsDf.withColumnRenamed("predErrorSquared", pow(predError, 2))
E) transactionsDf.withColumn("predErrorSquared", "predError"**2)

3. Which of the following code blocks returns a new DataFrame in which column attributes of DataFrame itemsDf is renamed to feature0 and column supplier to feature1?

A) itemsDf.withColumnRenamed(col("attributes"), col("feature0"), col("supplier"), col("feature1"))
B) itemsDf.withColumn("attributes", "feature0").withColumn("supplier", "feature1")
C) 1.itemsDf.withColumnRenamed("attributes", "feature0")
2.itemsDf.withColumnRenamed("supplier", "feature1")
D) itemsDf.withColumnRenamed(attributes, feature0).withColumnRenamed(supplier, feature1)
E) itemsDf.withColumnRenamed("attributes", "feature0").withColumnRenamed("supplier", "feature1")

4. Which of the following is one of the big performance advantages that Spark has over Hadoop?

A) Spark achieves great performance by storing data and performing computation in memory, whereas large jobs in Hadoop require a large amount of relatively slow disk I/O operations.
B) Spark achieves higher resiliency for queries since, different from Hadoop, it can be deployed on Kubernetes.
C) Spark achieves great performance by storing data in the DAG format, whereas Hadoop can only use parquet files.
D) Spark achieves great performance by storing data in the HDFS format, whereas Hadoop can only use parquet files.
E) Spark achieves performance gains for developers by extending Hadoop's DataFrames with a user-friendly API.

5. Which of the following code blocks returns a copy of DataFrame transactionsDf where the column storeId has been converted to string type?

A) transactionsDf.withColumn("storeId", convert("storeId").as("string"))
B) transactionsDf.withColumn("storeId", col("storeId").cast("string"))
C) transactionsDf.withColumn("storeId", col("storeId", "string"))
D) transactionsDf.withColumn("storeId", convert("storeId", "string"))
E) transactionsDf.withColumn("storeId", col("storeId").convert("string"))

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