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최신 Databricks Certification Associate-Developer-Apache-Spark 무료샘플문제:

1. Which of the following code blocks returns approximately 1000 rows, some of them potentially being duplicates, from the 2000-row DataFrame transactionsDf that only has unique rows?

A) transactionsDf.take(1000)
B) transactionsDf.sample(True, 0.5, force=True)
C) transactionsDf.sample(False, 0.5)
D) transactionsDf.sample(True, 0.5)
E) transactionsDf.take(1000).distinct()

2. Which of the following code blocks performs an inner join of DataFrames transactionsDf and itemsDf on columns productId and itemId, respectively, excluding columns value and storeId from DataFrame transactionsDf and column attributes from DataFrame itemsDf?

A) transactionsDf.drop("value", "storeId").join(itemsDf.drop("attributes"),
"transactionsDf.productId==itemsDf.itemId")
B) 1.transactionsDf.createOrReplaceTempView('transactionsDf')
2.itemsDf.createOrReplaceTempView('itemsDf')
3.
4.spark.sql("SELECT -value, -storeId FROM transactionsDf INNER JOIN itemsDf ON productId==itemId").drop("attributes")
C) 1.transactionsDf.createOrReplaceTempView('transactionsDf')
2.itemsDf.createOrReplaceTempView('itemsDf')
3.
4.statement = """
5.SELECT * FROM transactionsDf
6.INNER JOIN itemsDf
7.ON transactionsDf.productId==itemsDf.itemId
8."""
9.spark.sql(statement).drop("value", "storeId", "attributes")
D) 1.transactionsDf \
2. .drop(col('value'), col('storeId')) \
3. .join(itemsDf.drop(col('attributes')), col('productId')==col('itemId'))
E) transactionsDf.drop('value', 'storeId').join(itemsDf.select('attributes'), transactionsDf.productId==itemsDf.itemId)

3. The code block shown below should return a new 2-column DataFrame that shows one attribute from column attributes per row next to the associated itemName, for all suppliers in column supplier whose name includes Sports. Choose the answer that correctly fills the blanks in the code block to accomplish this.
Sample of DataFrame itemsDf:
1.+------+----------------------------------+-----------------------------+-------------------+
2.|itemId|itemName |attributes |supplier |
3.+------+----------------------------------+-----------------------------+-------------------+
4.|1 |Thick Coat for Walking in the Snow|[blue, winter, cozy] |Sports Company Inc.|
5.|2 |Elegant Outdoors Summer Dress |[red, summer, fresh, cooling]|YetiX |
6.|3 |Outdoors Backpack |[green, summer, travel] |Sports Company Inc.|
7.+------+----------------------------------+-----------------------------+-------------------+ Code block:
itemsDf.__1__(__2__).select(__3__, __4__)

A) 1. where
2. col("supplier").contains("Sports")
3. "itemName"
4. "attributes"
B) 1. where
2. col(supplier).contains("Sports")
3. explode(attributes)
4. itemName
C) 1. filter
2. col("supplier").isin("Sports")
3. "itemName"
4. explode(col("attributes"))
D) 1. filter
2. col("supplier").contains("Sports")
3. "itemName"
4. explode("attributes")
E) 1. where
2. "Sports".isin(col("Supplier"))
3. "itemName"
4. array_explode("attributes")

4. The code block displayed below contains an error. The code block should display the schema of DataFrame transactionsDf. Find the error.
Code block:
transactionsDf.rdd.printSchema

A) There is no way to print a schema directly in Spark, since the schema can be printed easily through using print(transactionsDf.columns), so that should be used instead.
B) printSchema is a not a method of transactionsDf.rdd. Instead, the schema should be printed via transactionsDf.print_schema().
C) printSchema is a method and should be written as printSchema(). It is also not callable through transactionsDf.rdd, but should be called directly from transactionsDf.
(Correct)
D) The code block should be wrapped into a print() operation.
E) printSchema is only accessible through the spark session, so the code block should be rewritten as spark.printSchema(transactionsDf).

5. Which of the following code blocks writes DataFrame itemsDf to disk at storage location filePath, making sure to substitute any existing data at that location?

A) itemsDf.write(filePath, mode="overwrite")
B) itemsDf.write.option("parquet").mode("overwrite").path(filePath)
C) itemsDf.write.mode("overwrite").parquet(filePath)
D) itemsDf.write().parquet(filePath, mode="overwrite")
E) itemsDf.write.mode("overwrite").path(filePath)

질문과 대답: