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

1. 49 of 55.
In the code block below, aggDF contains aggregations on a streaming DataFrame:
aggDF.writeStream \
.format("console") \
.outputMode("???") \
.start()
Which output mode at line 3 ensures that the entire result table is written to the console during each trigger execution?

A) COMPLETE
B) APPEND
C) AGGREGATE
D) REPLACE

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

B)

C)

D)

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

3. 47 of 55.
A data engineer has written the following code to join two DataFrames df1 and df2:
df1 = spark.read.csv("sales_data.csv")
df2 = spark.read.csv("product_data.csv")
df_joined = df1.join(df2, df1.product_id == df2.product_id)
The DataFrame df1 contains ~10 GB of sales data, and df2 contains ~8 MB of product data.
Which join strategy will Spark use?

A) Shuffle join because no broadcast hints were provided.
B) Broadcast join, as df2 is smaller than the default broadcast threshold.
C) Shuffle join, as the size difference between df1 and df2 is too large for a broadcast join to work efficiently.
D) Shuffle join, because AQE is not enabled, and Spark uses a static query plan.

4. An application architect has been investigating Spark Connect as a way to modernize existing Spark applications running in their organization.
Which requirement blocks the adoption of Spark Connect in this organization?

A) Upgradability: the ability to upgrade the Spark applications independently from the Spark driver itself
B) Complete Spark API support: the ability to migrate all existing code to Spark Connect without modification, including the RDD APIs
C) Stability: isolation of application code and dependencies from each other and the Spark driver
D) Debuggability: the ability to perform interactive debugging directly from the application code

5. 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'), 'right_outer')
B) fact_df = cust_df.join(purch_df, F.col('customer_id') == F.col('custid'))
C) fact_df = purch_df.join(cust_df, F.col('cust_id') == F.col('customer_id'))
D) fact_df = purch_df.join(cust_df, F.col('customer_id') == F.col('custid'), 'left')

Fragen und Antworten: