Associate-Developer-Apache-Spark最も有効な質問と解答で勉強

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Databricks Associate-Developer-Apache-Spark 試験シラバストピック:

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

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

3. Which of the following code blocks returns the number of unique values in column storeId of DataFrame transactionsDf?

A) transactionsDf.dropDuplicates().agg(count("storeId"))
B) transactionsDf.select("storeId").dropDuplicates().count()
C) transactionsDf.select(count("storeId")).dropDuplicates()
D) transactionsDf.distinct().select("storeId").count()
E) transactionsDf.select(distinct("storeId")).count()

4. Which of the following statements about DAGs is correct?

A) DAGs can be decomposed into tasks that are executed in parallel.
B) DAGs help direct how Spark executors process tasks, but are a limitation to the proper execution of a query when an executor fails.
C) DAG stands for "Directing Acyclic Graph".
D) In contrast to transformations, DAGs are never lazily executed.
E) Spark strategically hides DAGs from developers, since the high degree of automation in Spark means that developers never need to consider DAG layouts.

5. Which of the following code blocks returns a 2-column DataFrame that shows the distinct values in column productId and the number of rows with that productId in DataFrame transactionsDf?

A) transactionsDf.groupBy("productId").agg(col("value").count())
B) transactionsDf.groupBy("productId").count()
C) transactionsDf.groupBy("productId").select(count("value"))
D) transactionsDf.count("productId").distinct()
E) transactionsDf.count("productId")

質問と回答：