PDF VersionDatabricks Associate-Developer-Apache-Spark Zertifizierungsprüfung ist inzwischen eine sehr wichtige Prüfung mit großem Einfluss, die Ihre Computer-Kenntnisse testen können. Die Databricks zertifizierten Ingenieuren können Ihnen helfen, einen besseren Job zu finden, so dass Sie ein gut bezahlter IT-Weißkragenarbeiter werden können.
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Databricks Associate-Developer-Apache-Spark Prüfungsthemen:
| Abschnitt | Ziele |
|---|---|
| Apache Spark Architektur und Grundlagen | - Überblick über die Spark-Architektur
|
| Transformationen und Aktionen | - Kernoperationen mit RDD/DataFrame
|
| Grundlagen der Leistung und Optimierung | - Optimierungskonzepte
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| Spark DataFrame API | - Operationen mit DataFrames
|
| Datenerfassung und Speicherformate | - Lesen und Schreiben von Daten
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| Spark SQL | - SQL-Abfragen in Spark
|
Databricks Certified Associate Developer for Apache Spark 3.0 Associate-Developer-Apache-Spark Prüfungsfragen mit Lösungen
Frage #1
Which of the following code blocks creates a new 6-column DataFrame by appending the rows of the
6-column DataFrame yesterdayTransactionsDf to the rows of the 6-column DataFrame todayTransactionsDf, ignoring that both DataFrames have different column names?
A. todayTransactionsDf.unionByName(yesterdayTransactionsDf)
B. todayTransactionsDf.concat(yesterdayTransactionsDf)
C. todayTransactionsDf.union(yesterdayTransactionsDf)
D. todayTransactionsDf.unionByName(yesterdayTransactionsDf, allowMissingColumns=True)
E. union(todayTransactionsDf, yesterdayTransactionsDf)
Frage #2
Which of the following options describes the responsibility of the executors in Spark?
A. The executors accept jobs from the driver, analyze those jobs, and return results to the driver.
B. The executors accept tasks from the cluster manager, execute those tasks, and return results to the driver.
C. The executors accept tasks from the driver, execute those tasks, and return results to the cluster manager.
D. The executors accept tasks from the driver, execute those tasks, and return results to the driver.
E. The executors accept jobs from the driver, plan those jobs, and return results to the cluster manager.
Frage #3
Which of the following is one of the big performance advantages that Spark has over Hadoop?
A. Spark achieves performance gains for developers by extending Hadoop's DataFrames with a user-friendly API.
B. Spark achieves great performance by storing data in the DAG format, whereas Hadoop can only use parquet files.
C. 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.
D. Spark achieves great performance by storing data in the HDFS format, whereas Hadoop can only use parquet files.
E. Spark achieves higher resiliency for queries since, different from Hadoop, it can be deployed on Kubernetes.
Frage #4
Which of the following statements about data skew is incorrect?
A. Salting can resolve data skew.
B. Broadcast joins are a viable way to increase join performance for skewed data over sort-merge joins.
C. To mitigate skew, Spark automatically disregards null values in keys when joining.
D. In skewed DataFrames, the largest and the smallest partition consume very different amounts of memory.
E. Spark will not automatically optimize skew joins by default.
Frage #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", convert("storeId", "string"))
C. transactionsDf.withColumn("storeId", col("storeId", "string"))
D. transactionsDf.withColumn("storeId", col("storeId").convert("string"))
E. transactionsDf.withColumn("storeId", col("storeId").cast("string"))
Fragen und Antworten:
| Frage #1 Antwort: C | Frage #2 Antwort: D | Frage #3 Antwort: C | Frage #4 Antwort: C | Frage #5 Antwort: E |
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