Download Databricks : Associate-Developer-Apache-Spark Fragen & Antworten als PDF & Test Software

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Databricks Associate-Developer-Apache-Spark Prüfungsthemen:

Databricks Certified Associate Developer for Apache Spark 3.0 Associate-Developer-Apache-Spark Prüfungsfragen mit Lösungen

1. The code block shown below should return the number of columns in the CSV file stored at location filePath.
From the CSV file, only lines should be read that do not start with a # character. Choose the answer that correctly fills the blanks in the code block to accomplish this.
Code block:
__1__(__2__.__3__.csv(filePath, __4__).__5__)

A) 1. len
2. spark
3. read
4. comment='#'
5. columns
B) 1. size
2. spark
3. read()
4. escape='#'
5. columns
C) 1. len
2. pyspark
3. DataFrameReader
4. comment='#'
5. columns
D) 1. DataFrame
2. spark
3. read()
4. escape='#'
5. shape[0]
E) 1. size
2. pyspark
3. DataFrameReader
4. comment='#'
5. columns

2. The code block shown below should return all rows of DataFrame itemsDf that have at least 3 items in column itemNameElements. Choose the answer that correctly fills the blanks in the code block to accomplish this.
Example of DataFrame itemsDf:
1.+------+----------------------------------+-------------------+------------------------------------------+
2.|itemId|itemName |supplier |itemNameElements |
3.+------+----------------------------------+-------------------+------------------------------------------+
4.|1 |Thick Coat for Walking in the Snow|Sports Company Inc.|[Thick, Coat, for, Walking, in, the, Snow]|
5.|2 |Elegant Outdoors Summer Dress |YetiX |[Elegant, Outdoors, Summer, Dress] |
6.|3 |Outdoors Backpack |Sports Company Inc.|[Outdoors, Backpack] |
7.+------+----------------------------------+-------------------+------------------------------------------+ Code block:
itemsDf.__1__(__2__(__3__)__4__)

A) 1. filter
2. size
3. "itemNameElements"
4. >=3
(Correct)
B) 1. filter
2. count
3. itemNameElements
4. >=3
C) 1. select
2. count
3. col("itemNameElements")
4. >3
D) 1. select
2. count
3. "itemNameElements"
4. >3
E) 1. select
2. size
3. "itemNameElements"
4. >3

3. The code block shown below should return a copy of DataFrame transactionsDf without columns value and productId and with an additional column associateId that has the value 5. Choose the answer that correctly fills the blanks in the code block to accomplish this.
transactionsDf.__1__(__2__, __3__).__4__(__5__, 'value')

A) 1. withColumn
2. 'associateId'
3. lit(5)
4. drop
5. 'productId'
B) 1. withColumn
2. 'associateId'
3. 5
4. remove
5. 'productId'
C) 1. withColumn
2. col(associateId)
3. lit(5)
4. drop
5. col(productId)
D) 1. withColumnRenamed
2. 'associateId'
3. 5
4. drop
5. 'productId'
E) 1. withNewColumn
2. associateId
3. lit(5)
4. drop
5. productId

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

5. Which of the following code blocks returns a single-column DataFrame showing the number of words in column supplier of DataFrame itemsDf?
Sample of DataFrame itemsDf:
1.+------+-----------------------------+-------------------+
2.|itemId|attributes |supplier |
3.+------+-----------------------------+-------------------+
4.|1 |[blue, winter, cozy] |Sports Company Inc.|
5.|2 |[red, summer, fresh, cooling]|YetiX |
6.|3 |[green, summer, travel] |Sports Company Inc.|
7.+------+-----------------------------+-------------------+

A) spark.select(size(split(col(supplier), " ")))
B) itemsDf.split("supplier", " ").count()
C) itemsDf.select(size(split("supplier", " ")))
D) itemsDf.split("supplier", " ").size()
E) itemsDf.select(word_count("supplier"))

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