Databricks Associate-Developer-Apache-Spark-3.5 : Databricks Certified Associate Developer for Apache Spark 3.5 - Python

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Databricks Certified Associate Developer for Apache Spark 3.5 - Python Associate-Developer-Apache-Spark-3.5 Prüfungsfragen mit Lösungen:

1. What is the difference between df.cache() and df.persist() in Spark DataFrame?

A) persist() - Persists the DataFrame with the default storage level (MEMORY_AND_DISK_SER) and cache() - Can be used to set different storage levels to persist the contents of the DataFrame.
B) cache() - Persists the DataFrame with the default storage level (MEMORY_AND_DISK) and persist() - Can be used to set different storage levels to persist the contents of the DataFrame
C) Both functions perform the same operation. The persist() function provides improved performance as its default storage level is DISK_ONLY.
D) Both cache() and persist() can be used to set the default storage level (MEMORY_AND_DISK_SER)

2. You have:
DataFrame A: 128 GB of transactions
DataFrame B: 1 GB user lookup table
Which strategy is correct for broadcasting?

A) DataFrame A should be broadcasted because it is smaller and will eliminate the need for shuffling itself
B) DataFrame A should be broadcasted because it is larger and will eliminate the need for shuffling DataFrame B
C) DataFrame B should be broadcasted because it is smaller and will eliminate the need for shuffling DataFrame A
D) DataFrame B should be broadcasted because it is smaller and will eliminate the need for shuffling itself

3. 46 of 55.
A data engineer is implementing a streaming pipeline with watermarking to handle late-arriving records.
The engineer has written the following code:
inputStream \
.withWatermark("event_time", "10 minutes") \
.groupBy(window("event_time", "15 minutes"))
What happens to data that arrives after the watermark threshold?

A) Any data arriving more than 10 minutes after the watermark threshold will be ignored and not included in the aggregation.
B) Records that arrive later than the watermark threshold (10 minutes) will automatically be included in the aggregation if they fall within the 15-minute window.
C) The watermark ensures that late data arriving within 10 minutes of the latest event time will be processed and included in the windowed aggregation.
D) Data arriving more than 10 minutes after the latest watermark will still be included in the aggregation but will be placed into the next window.

4. In the code block below, aggDF contains aggregations on a streaming DataFrame:

Which output mode at line 3 ensures that the entire result table is written to the console during each trigger execution?

A) append
B) replace
C) complete
D) aggregate

5. 11 of 55.
Which Spark configuration controls the number of tasks that can run in parallel on an executor?

A) spark.executor.memory
B) spark.sql.shuffle.partitions
C) spark.executor.cores
D) spark.task.maxFailures

Fragen und Antworten: