Databricks Associate-Developer-Apache-Spark-3.5 : Databricks Certified Associate Developer for Apache Spark 3.5 - Python

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Databricks Certified Associate Developer for Apache Spark 3.5 - Python Associate-Developer-Apache-Spark-3.5 Prüfungsfragen mit Lösungen:

1. A data scientist wants each record in the DataFrame to contain:
The first attempt at the code does read the text files but each record contains a single line. This code is shown below:

The entire contents of a file
The full file path
The issue: reading line-by-line rather than full text per file.
Code:
corpus = spark.read.text("/datasets/raw_txt/*") \
.select('*', '_metadata.file_path')
Which change will ensure one record per file?
Options:

A) Add the option lineSep='\n' to the text() function
B) Add the option lineSep=", " to the text() function
C) Add the option wholetext=False to the text() function
D) Add the option wholetext=True to the text() function

2. 42 of 55.
A developer needs to write the output of a complex chain of Spark transformations to a Parquet table called events.liveLatest.
Consumers of this table query it frequently with filters on both year and month of the event_ts column (a timestamp).
The current code:
from pyspark.sql import functions as F
final = df.withColumn("event_year", F.year("event_ts")) \
.withColumn("event_month", F.month("event_ts")) \
.bucketBy(42, ["event_year", "event_month"]) \
.saveAsTable("events.liveLatest")
However, consumers report poor query performance.
Which change will enable efficient querying by year and month?

A) Change the bucket count (42) to a lower number
B) Replace .bucketBy() with .partitionBy("event_year", "event_month")
C) Replace .bucketBy() with .partitionBy("event_year") only
D) Add .sortBy() after .bucketBy()

3. 18 of 55.
An engineer has two DataFrames - df1 (small) and df2 (large). To optimize the join, the engineer uses a broadcast join:
from pyspark.sql.functions import broadcast
df_result = df2.join(broadcast(df1), on="id", how="inner")
What is the purpose of using broadcast() in this scenario?

A) It reduces the number of shuffle operations by replicating the smaller DataFrame to all nodes.
B) It filters the id values before performing the join.
C) It increases the partition size for df1 and df2.
D) It ensures that the join happens only when the id values are identical.

4. A data engineer replaces the exact percentile() function with approx_percentile() to improve performance, but the results are drifting too far from expected values.
Which change should be made to solve the issue?

A) Decrease the value of the accuracy parameter in order to decrease the memory usage but also improve the accuracy
B) Decrease the first value of the percentage parameter to increase the accuracy of the percentile ranges
C) Increase the value of the accuracy parameter in order to increase the memory usage but also improve the accuracy
D) Increase the last value of the percentage parameter to increase the accuracy of the percentile ranges

5. A Spark engineer must select an appropriate deployment mode for the Spark jobs.
What is the benefit of using cluster mode in Apache Spark™?

A) In cluster mode, the driver program runs on one of the worker nodes, allowing the application to fully utilize the distributed resources of the cluster.
B) In cluster mode, resources are allocated from a resource manager on the cluster, enabling better performance and scalability for large jobs
C) In cluster mode, the driver is responsible for executing all tasks locally without distributing them across the worker nodes.
D) In cluster mode, the driver runs on the client machine, which can limit the application's ability to handle large datasets efficiently.

Fragen und Antworten: