Associate-Developer-Apache-Spark-3.5 Online Test, Associate-Developer-Apache-Spark-3.5 Deutsch Prüfung

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Associate-Developer-Apache-Spark-3.5 Deutsch Prüfung - Associate-Developer-Apache-Spark-3.5 Trainingsunterlagen

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Databricks Certified Associate Developer for Apache Spark 3.5 - Python Associate-Developer-Apache-Spark-3.5 Prüfungsfragen mit Lösungen (Q45-Q50):

45. Frage
A Data Analyst is working on the DataFramesensor_df, which contains two columns:
Which code fragment returns a DataFrame that splits therecordcolumn into separate columns and has one array item per row?
A)

B)

C)

D)

A. exploded_df = exploded_df.select("record_datetime", "record_exploded")
B. exploded_df = sensor_df.withColumn("record_exploded", explode("record")) exploded_df = exploded_df.select("record_datetime", "sensor_id", "status", "health")
C. exploded_df = exploded_df.select(
"record_datetime",
"record_exploded.sensor_id",
"record_exploded.status",
"record_exploded.health"
)
exploded_df = sensor_df.withColumn("record_exploded", explode("record"))
D. exploded_df = exploded_df.select(
"record_datetime",
"record_exploded.sensor_id",
"record_exploded.status",
"record_exploded.health"
)
exploded_df = sensor_df.withColumn("record_exploded", explode("record"))

Antwort: D

Begründung:
Comprehensive and Detailed Explanation From Exact Extract:
To flatten an array of structs into individual rows and access fields within each struct, you must:
Useexplode()to expand the array so each struct becomes its own row.
Access the struct fields via dot notation (e.g.,record_exploded.sensor_id).
Option C does exactly that:
First, explode therecordarray column into a new columnrecord_exploded.
Then, access fields of the struct using the dot syntax inselect.
This is standard practice in PySpark for nested data transformation.
Final Answer: C

46. Frage
A Spark application suffers from too many small tasks due to excessive partitioning. How can this be fixed without a full shuffle?
Options:

A. Use the sortBy() transformation to reorganize the data
B. Use the coalesce() transformation with a lower number of partitions
C. Use the distinct() transformation to combine similar partitions
D. Use the repartition() transformation with a lower number of partitions

Antwort: B

Begründung:
coalesce(n) reduces the number of partitions without triggering a full shuffle, unlike repartition().
This is ideal when reducing partition count, especially during write operations.
Reference:Spark API - coalesce

47. Frage
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 runs on the client machine, which can limit the application's ability to handle large datasets efficiently.
D. In cluster mode, the driver is responsible for executing all tasks locally without distributing them across the worker nodes.

Antwort: A

Begründung:
Comprehensive and Detailed Explanation From Exact Extract:
In Apache Spark's cluster mode:
"The driver program runs on the cluster's worker node instead of the client's local machine. This allows the driver to be close to the data and other executors, reducing network overhead and improving fault tolerance for production jobs." (Source: Apache Spark documentation -Cluster Mode Overview) This deployment is ideal for production environments where the job is submitted from a gateway node, and Spark manages the driver lifecycle on the cluster itself.
Option A is partially true but less specific than D.
Option B is incorrect: the driver never executes all tasks; executors handle distributed tasks.
Option C describes client mode, not cluster mode.

48. Frage
What is the risk associated with this operation when converting a large Pandas API on Spark DataFrame back to a Pandas DataFrame?

A. The operation will fail if the Pandas DataFrame exceeds 1000 rows
B. Data will be lost during conversion
C. The operation will load all data into the driver's memory, potentially causing memory overflow
D. The conversion will automatically distribute the data across worker nodes

Antwort: C

Begründung:
Comprehensive and Detailed Explanation From Exact Extract:
When you convert a largepyspark.pandas(aka Pandas API on Spark) DataFrame to a local Pandas DataFrame using.toPandas(), Spark collects all partitions to the driver.
From the Spark documentation:
"Be careful when converting large datasets to Pandas. The entire dataset will be pulled into the driver's memory." Thus, for large datasets, this can cause memory overflow or out-of-memory errors on the driver.
Final Answer: D

49. Frage
The following code fragment results in an error:
@F.udf(T.IntegerType())
def simple_udf(t: str) -> str:
return answer * 3.14159
Which code fragment should be used instead?

A. @F.udf(T.IntegerType())
def simple_udf(t: int) -> int:
return t * 3.14159
B. @F.udf(T.DoubleType())
def simple_udf(t: int) -> int:
return t * 3.14159
C. @F.udf(T.DoubleType())
def simple_udf(t: float) -> float:
return t * 3.14159
D. @F.udf(T.IntegerType())
def simple_udf(t: float) -> float:
return t * 3.14159

Antwort: C

Begründung:
Comprehensive and Detailed Explanation:
The original code has several issues:
It references a variable answer that is undefined.
The function is annotated to return a str, but the logic attempts numeric multiplication.
The UDF return type is declared as T.IntegerType() but the function performs a floating-point operation, which is incompatible.
Option B correctly:
Uses DoubleType to reflect the fact that the multiplication involves a float (3.14159).
Declares the input as float, which aligns with the multiplication.
Returns a float, which matches both the logic and the schema type annotation.
This structure aligns with how PySpark expects User Defined Functions (UDFs) to be declared:
"To define a UDF you must specify a Python function and provide the return type using the relevant Spark SQL type (e.g., DoubleType for float results)." Example from official documentation:
from pyspark.sql.functions import udf
from pyspark.sql.types import DoubleType
@udf(returnType=DoubleType())
def multiply_by_pi(x: float) -> float:
return x * 3.14159
This makes Option B the syntactically and semantically correct choice.

50. Frage
......

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