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Databricks Certified Associate Developer for Apache Spark 3.0 認定 Associate-Developer-Apache-Spark 試験問題:

1. The code block shown below should return a one-column DataFrame where the column storeId is converted to string type. Choose the answer that correctly fills the blanks in the code block to accomplish this.
transactionsDf.__1__(__2__.__3__(__4__))

A) 1. select
2. col("storeId")
3. cast
4. StringType()
B) 1. select
2. col("storeId")
3. cast
4. StringType
C) 1. select
2. col("storeId")
3. as
4. StringType
D) 1. select
2. storeId
3. cast
4. StringType()
E) 1. cast
2. "storeId"
3. as
4. StringType()

2. The code block shown below should return a DataFrame with all columns of DataFrame transactionsDf, but only maximum 2 rows in which column productId has at least the value 2. Choose the answer that correctly fills the blanks in the code block to accomplish this.
transactionsDf.__1__(__2__).__3__

A) 1. filter
2. col("productId") >= 2
3. limit(2)
B) 1. where
2. transactionsDf[productId] >= 2
3. limit(2)
C) 1. where
2. "productId" > 2
3. max(2)
D) 1. where
2. productId >= 2
3. limit(2)
E) 1. filter
2. productId > 2
3. max(2)

3. Which of the following describes Spark's way of managing memory?

A) Spark uses a subset of the reserved system memory.
B) Disabling serialization potentially greatly reduces the memory footprint of a Spark application.
C) Spark's memory usage can be divided into three categories: Execution, transaction, and storage.
D) As a general rule for garbage collection, Spark performs better on many small objects than few big objects.
E) Storage memory is used for caching partitions derived from DataFrames.

4. The code block shown below should return a DataFrame with only columns from DataFrame transactionsDf for which there is a corresponding transactionId in DataFrame itemsDf. DataFrame itemsDf is very small and much smaller than DataFrame transactionsDf. The query should be executed in an optimized way. Choose the answer that correctly fills the blanks in the code block to accomplish this.
__1__.__2__(__3__, __4__, __5__)

A) 1. transactionsDf
2. join
3. itemsDf
4. transactionsDf.transactionId==itemsDf.transactionId
5. "anti"
B) 1. itemsDf
2. join
3. broadcast(transactionsDf)
4. "transactionId"
5. "left_semi"
C) 1. transactionsDf
2. join
3. broadcast(itemsDf)
4. transactionsDf.transactionId==itemsDf.transactionId
5. "outer"
D) 1. itemsDf
2. broadcast
3. transactionsDf
4. "transactionId"
5. "left_semi"
E) 1. transactionsDf
2. join
3. broadcast(itemsDf)
4. "transactionId"
5. "left_semi"

5. Which of the following code blocks returns a one-column DataFrame of all values in column supplier of DataFrame itemsDf that do not contain the letter X? In the DataFrame, every value should only be listed once.
Sample of DataFrame itemsDf:
1.+------+--------------------+--------------------+-------------------+
2.|itemId| itemName| attributes| supplier|
3.+------+--------------------+--------------------+-------------------+
4.| 1|Thick Coat for Wa...|[blue, winter, cozy]|Sports Company Inc.|
5.| 2|Elegant Outdoors ...|[red, summer, fre...| YetiX|
6.| 3| Outdoors Backpack|[green, summer, t...|Sports Company Inc.|
7.+------+--------------------+--------------------+-------------------+

A) itemsDf.select(~col('supplier').contains('X')).distinct()
B) itemsDf.filter(~col('supplier').contains('X')).select('supplier').distinct()
C) itemsDf.filter(col(supplier).not_contains('X')).select(supplier).distinct()
D) itemsDf.filter(not(col('supplier').contains('X'))).select('supplier').unique()
E) itemsDf.filter(!col('supplier').contains('X')).select(col('supplier')).unique()

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