高い合格率

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開発と更新

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あくまでのユーザーを助けるアフターサービス

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Databricks Certified Associate Developer for Apache Spark 3.5 - Python 認定 Associate-Developer-Apache-Spark-3.5 試験問題:

1. A Data Analyst needs to retrieve employees with 5 or more years of tenure.
Which code snippet filters and shows the list?

A) employees_df.filter(employees_df.tenure >= 5).collect()
B) employees_df.filter(employees_df.tenure >= 5).show()
C) employees_df.where(employees_df.tenure >= 5)
D) filter(employees_df.tenure >= 5)

2. An engineer wants to join two DataFrames df1 and df2 on the respective employee_id and emp_id columns:
df1: employee_id INT, name STRING
df2: emp_id INT, department STRING
The engineer uses:
result = df1.join(df2, df1.employee_id == df2.emp_id, how='inner')
What is the behaviour of the code snippet?

A) The code works as expected because the join condition explicitly matches employee_id from df1 with emp_id from df2
B) The code fails to execute because the column names employee_id and emp_id do not match automatically
C) The code fails to execute because it must use on='employee_id' to specify the join column explicitly
D) The code fails to execute because PySpark does not support joining DataFrames with a different structure

3. An MLOps engineer is building a Pandas UDF that applies a language model that translates English strings into Spanish. The initial code is loading the model on every call to the UDF, which is hurting the performance of the data pipeline.
The initial code is:

def in_spanish_inner(df: pd.Series) -> pd.Series:
model = get_translation_model(target_lang='es')
return df.apply(model)
in_spanish = sf.pandas_udf(in_spanish_inner, StringType())
How can the MLOps engineer change this code to reduce how many times the language model is loaded?

A) Convert the Pandas UDF from a Series → Series UDF to a Series → Scalar UDF
B) Convert the Pandas UDF from a Series → Series UDF to an Iterator[Series] → Iterator[Series] UDF
C) Convert the Pandas UDF to a PySpark UDF
D) Run the in_spanish_inner() function in a mapInPandas() function call

4. 43 of 55.
An organization has been running a Spark application in production and is considering disabling the Spark History Server to reduce resource usage.
What will be the impact of disabling the Spark History Server in production?

A) Loss of access to past job logs and reduced debugging capability for completed jobs
B) Improved job execution speed due to reduced logging overhead
C) Prevention of driver log accumulation during long-running jobs
D) Enhanced executor performance due to reduced log size

5. A Spark application developer wants to identify which operations cause shuffling, leading to a new stage in the Spark execution plan.
Which operation results in a shuffle and a new stage?

A) DataFrame.withColumn()
B) DataFrame.filter()
C) DataFrame.select()
D) DataFrame.groupBy().agg()

質問と回答：