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Databricks Associate-Developer-Apache-Spark-3.5 시험 요강 주제:
| 섹션 | 비중 | 목표 |
|---|---|---|
| 주제 1: Apache Spark 아키텍처와 구성 요소 | 20% | - Spark 아키텍처
|
| 주제 2: Spark에서 Pandas API 사용 | 5% | - Pandas API
|
| 주제 3: Spark Connect를 사용한 애플리케이션 배포 | 5% | - Spark Connect
|
| 주제 4: Spark SQL 사용 | 20% | - Spark SQL 작업
|
| 주제 5: Structured Streaming | 10% | - 스트리밍 애플리케이션
|
| 주제 6: 문제 해결 및 튜닝 | 10% | - 성능 최적화
|
| 주제 7: Apache Spark DataFrame API 애플리케이션 개발 | 30% | - DataFrame 작업
|
최신 Databricks Certification Associate-Developer-Apache-Spark-3.5 무료샘플문제
문제 #1
Given the following code snippet in my_spark_app.py:
What is the role of the driver node?
A. The driver node holds the DataFrame data and performs all computations locally
B. The driver node orchestrates the execution by transforming actions into tasks and distributing them to worker nodes
C. The driver node only provides the user interface for monitoring the application
D. The driver node stores the final result after computations are completed by worker nodes
문제 #2
A developer is trying to join two tables, sales.purchases_fct and sales.customer_dim, using the following code:
fact_df = purch_df.join(cust_df, F.col('customer_id') == F.col('custid')) The developer has discovered that customers in the purchases_fct table that do not exist in the customer_dim table are being dropped from the joined table.
Which change should be made to the code to stop these customer records from being dropped?
A. fact_df = purch_df.join(cust_df, F.col('customer_id') == F.col('custid'), 'left')
B. fact_df = purch_df.join(cust_df, F.col('cust_id') == F.col('customer_id'))
C. fact_df = purch_df.join(cust_df, F.col('customer_id') == F.col('custid'), 'right_outer')
D. fact_df = cust_df.join(purch_df, F.col('customer_id') == F.col('custid'))
문제 #3
A developer needs to produce a Python dictionary using data stored in a small Parquet table, which looks like this:
The resulting Python dictionary must contain a mapping of region -> region id containing the smallest 3 region_id values.
Which code fragment meets the requirements?
A)
B)
C)
D)
The resulting Python dictionary must contain a mapping of region -> region_id for the smallest 3 region_id values.
Which code fragment meets the requirements?
A. regions = dict(
regions_df
.select('region', 'region_id')
.sort(desc('region_id'))
.take(3)
)
B. regions = dict(
regions_df
.select('region', 'region_id')
.sort('region_id')
.take(3)
)
C. regions = dict(
regions_df
.select('region_id', 'region')
.limit(3)
.collect()
)
D. regions = dict(
regions_df
.select('region_id', 'region')
.sort('region_id')
.take(3)
)
문제 #4
16 of 55.
A data engineer is reviewing a Spark application that applies several transformations to a DataFrame but notices that the job does not start executing immediately.
Which two characteristics of Apache Spark's execution model explain this behavior? (Choose 2 answers)
A. The Spark engine requires manual intervention to start executing transformations.
B. Transformations are evaluated lazily.
C. The Spark engine optimizes the execution plan during the transformations, causing delays.
D. Transformations are executed immediately to build the lineage graph.
E. Only actions trigger the execution of the transformation pipeline.
문제 #5
13 of 55.
A developer needs to produce a Python dictionary using data stored in a small Parquet table, which looks like this:
region_id
region_name
10
North
12
East
14
West
The resulting Python dictionary must contain a mapping of region_id to region_name, containing the smallest 3 region_id values.
Which code fragment meets the requirements?
A. regions_dict = regions.select("region_id", "region_name").take(3)
B. regions_dict = dict(regions.take(3))
C. regions_dict = dict(regions.orderBy("region_id").limit(3).rdd.map(lambda x: (x.region_id, x.region_name)).collect())
D. regions_dict = dict(regions.select("region_id", "region_name").rdd.collect())
질문과 대답:
| 문제 #1 정답: B | 문제 #2 정답: A | 문제 #3 정답: B | 문제 #4 정답: B,E | 문제 #5 정답: C |
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