Associate-Developer-Apache-Spark Fragen&Antworten & Associate-Developer-Apache-Spark Prüfungsfrage

Übrigens, Sie können die vollständige Version der EchteFrage Associate-Developer-Apache-Spark Prüfungsfragen aus dem Cloud-Speicher herunterladen: https://drive.google.com/open?id=1osqWTWBUK_2OYT6OM-DXvSRFNywJQsTE

Haben Sie die Prüfungssoftware für IT-Zertifizierung von unserer EchteFrage probiert? Wenn ja, werden Sie natürlich unsere Databricks Associate-Developer-Apache-Spark benutzen, ohne zu zaudern. Wenn nein, dann werden Sie durch diese Erfahrung EchteFrage in der Zukunft als Ihre erste Wahl. Die Databricks Associate-Developer-Apache-Spark Prüfungssoftware, die wir bieten, wird von unseren IT-Profis durch langjährige Analyse der Inhalt der Databricks Associate-Developer-Apache-Spark entwickelt. Es gibt insgesamt drei Versionen dieser Software für Sie auszuwählen.

Die Databricks Associate-Developer-Apache-Spark-Prüfung deckt eine Reihe von Themen ab, die sich auf Apache Spark beziehen, einschließlich Datenrahmen, SQL, Streaming, maschinelles Lernen und Graph-Verarbeitung. Um sich auf die Prüfung vorzubereiten, werden Kandidaten empfohlen, ein solides Verständnis der Funkengrundlagen zu haben, einschließlich der Programmierung in Scala oder Python-, Spark -Architektur- und Spark -Datenstrukturen. Darüber hinaus sollten Kandidaten praktische Erfahrungen mit Spark haben, um ihr Wissen auf reale Szenarien anzuwenden.

Die Prüfung besteht aus Multiple-Choice-Fragen und praktischen Codierungsübungen. Die Multiple-Choice-Fragen testen das Verständnis des Kandidaten für Spark-Konzepte, während die Codierungsübungen ihre Fähigkeit bewerten, ihr Wissen anzuwenden, um Probleme mit der realen Welt mit Spark zu lösen. Die Prüfung ist zeitlich festgelegt, und die Kandidaten haben eine begrenzte Zeit, um beide Teile der Prüfung abzuschließen.

Die Databricks Associate-Developer-Apache-Spark-Prüfung bietet Entwicklern eine ausgezeichnete Gelegenheit, ihre Fähigkeiten im Umgang mit Apache Spark zu validieren. Es handelt sich um eine weltweit anerkannte Zertifizierung, die die Fähigkeit zur Arbeit mit Spark's Core-APIs und zur Durchführung von Datenanalyseaufgaben mit Spark SQL und DataFrames nachweist. Angesichts der steigenden Nachfrage nach Datenanalyseprofis kann diese Zertifizierung Entwicklern helfen, sich auf dem Arbeitsmarkt hervorzuheben und ihre Karriereaussichten zu verbessern.

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Associate-Developer-Apache-Spark Zertifizierungsfragen, Databricks Associate-Developer-Apache-Spark PrüfungFragen

Die Feedbacks von den IT-Kandidaten, die die schulungsunterlagen zur Databricks Associate-Developer-Apache-Spark (Databricks Certified Associate Developer for Apache Spark 3.0 Exam) IT-Prüfung von EchteFrage benutzt haben, haben sich bewiesen, dass es leicht ist, die Prüfung mit Hilfe unserer EchteFrage Produkten zu bestehen. Zur Zeit hat EchteFrage die Schulungsprogramme zur beliebten Databricks Associate-Developer-Apache-Spark (Databricks Certified Associate Developer for Apache Spark 3.0 Exam) Zertifizierungsprüfung, die zielgerichteten Prüfungen beinhalten, entwickelt, um Ihr Know-How zu konsolidieren und sich gut auf die Prüfung vorzubereiten.

Databricks Certified Associate Developer for Apache Spark 3.0 Exam Associate-Developer-Apache-Spark Prüfungsfragen mit Lösungen (Q158-Q163):

158. Frage
The code block displayed below contains an error. The code block should return all rows of DataFrame transactionsDf, but including only columns storeId and predError. Find the error.
Code block:
spark.collect(transactionsDf.select("storeId", "predError"))

A. Instead of collect, collectAsRows needs to be called.
B. The collect method is not a method of the SparkSession object.
C. Columns storeId and predError need to be represented as a Python list, so they need to be wrapped in brackets ([]).
D. The take method should be used instead of the collect method.
E. Instead of select, DataFrame transactionsDf needs to be filtered using the filter operator.

Antwort: B

Begründung:
Explanation
Correct code block:
transactionsDf.select("storeId", "predError").collect()
collect() is a method of the DataFrame object.
More info: pyspark.sql.DataFrame.collect - PySpark 3.1.2 documentation
Static notebook | Dynamic notebook: See test 2

159. Frage
Which of the following are valid execution modes?

A. Cluster, Server, Local
B. Kubernetes, Local, Client
C. Client, Cluster, Local
D. Standalone, Client, Cluster
E. Server, Standalone, Client

Antwort: C

Begründung:
Explanation
This is a tricky question to get right, since it is easy to confuse execution modes and deployment modes. Even in literature, both terms are sometimes used interchangeably.
There are only 3 valid execution modes in Spark: Client, cluster, and local execution modes. Execution modes do not refer to specific frameworks, but to where infrastructure is located with respect to each other.
In client mode, the driver sits on a machine outside the cluster. In cluster mode, the driver sits on a machine inside the cluster. Finally, in local mode, all Spark infrastructure is started in a single JVM (Java Virtual Machine) in a single computer which then also includes the driver.
Deployment modes often refer to ways that Spark can be deployed in cluster mode and how it uses specific frameworks outside Spark. Valid deployment modes are standalone, Apache YARN, Apache Mesos and Kubernetes.
Client, Cluster, Local
Correct, all of these are the valid execution modes in Spark.
Standalone, Client, Cluster
No, standalone is not a valid execution mode. It is a valid deployment mode, though.
Kubernetes, Local, Client
No, Kubernetes is a deployment mode, but not an execution mode.
Cluster, Server, Local
No, Server is not an execution mode.
Server, Standalone, Client
No, standalone and server are not execution modes.
More info: Apache Spark Internals - Learning Journal

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

Antwort: B

Begründung:
Explanation
To solve this question, you need to know that DataFrame.sample() is not guaranteed to return the exact fraction of the number of rows specified as an argument. Furthermore, since duplicates may be returned, you should understand that the operator's withReplacement argument should be set to True. A force= argument for the operator does not exist.
While the take argument returns an exact number of rows, it will just take the first specified number of rows (1000 in this question) from the DataFrame. Since the DataFrame does not include duplicate rows, there is no potential of any of those returned rows being duplicates when using take(), so the correct answer cannot involve take().
More info: pyspark.sql.DataFrame.sample - PySpark 3.1.2 documentation
Static notebook | Dynamic notebook: See test 2

161. Frage
Which of the following is not a feature of Adaptive Query Execution?

A. Split skewed partitions into smaller partitions to avoid differences in partition processing time.
B. Reroute a query in case of an executor failure.
C. Replace a sort merge join with a broadcast join, where appropriate.
D. Coalesce partitions to accelerate data processing.
E. Collect runtime statistics during query execution.

Antwort: B

Begründung:
Explanation
Reroute a query in case of an executor failure.
Correct. Although this feature exists in Spark, it is not a feature of Adaptive Query Execution. The cluster manager keeps track of executors and will work together with the driver to launch an executor and assign the workload of the failed executor to it (see also link below).
Replace a sort merge join with a broadcast join, where appropriate.
No, this is a feature of Adaptive Query Execution.
Coalesce partitions to accelerate data processing.
Wrong, Adaptive Query Execution does this.
Collect runtime statistics during query execution.
Incorrect, Adaptive Query Execution (AQE) collects these statistics to adjust query plans. This feedback loop is an essential part of accelerating queries via AQE.
Split skewed partitions into smaller partitions to avoid differences in partition processing time.
No, this is indeed a feature of Adaptive Query Execution. Find more information in the Databricks blog post linked below.
More info: Learning Spark, 2nd Edition, Chapter 12, On which way does RDD of spark finish fault-tolerance?
- Stack Overflow, How to Speed up SQL Queries with Adaptive Query Execution

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

Antwort: E

Begründung:
Explanation
Output of correct code block:
+----------------------------+
|size(split(supplier, , -1))|
+----------------------------+
| 3|
| 1|
| 3|
+----------------------------+
This question shows a typical use case for the split command: Splitting a string into words. An additional difficulty is that you are asked to count the words. Although it is tempting to use the count method here, the size method (as in: size of an array) is actually the correct one to use. Familiarize yourself with the split and the size methods using the linked documentation below.
More info:
Split method: pyspark.sql.functions.split - PySpark 3.1.2 documentation Size method: pyspark.sql.functions.size - PySpark 3.1.2 documentation Static notebook | Dynamic notebook: See test 2

163. Frage
......

Obwohl wir schon vielen Prüfungskandidaten erfolgreich geholfen, die Databricks Associate-Developer-Apache-Spark zu bestehen, sind wir nicht selbstgefällig, weil wir die heftige Konkurrenz im IT-Bereich wissen. Deshalb müssen wir uns immer verbessern, um nicht zu ausscheiden. Unser Team aktualisiert die Prüfungsunterlagen der Databricks Associate-Developer-Apache-Spark immer rechtzeitig. Damit können unsere Kunden die neueste Tendenz der Databricks Associate-Developer-Apache-Spark gut folgen.

Associate-Developer-Apache-Spark Prüfungsfrage: https://www.echtefrage.top/Associate-Developer-Apache-Spark-deutsch-pruefungen.html

P.S. Kostenlose 2025 Databricks Associate-Developer-Apache-Spark Prüfungsfragen sind auf Google Drive freigegeben von EchteFrage verfügbar: https://drive.google.com/open?id=1osqWTWBUK_2OYT6OM-DXvSRFNywJQsTE

Hugh White Hugh White

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Associate-Developer-Apache-Spark Fragen&Antworten & Associate-Developer-Apache-Spark Prüfungsfrage

Associate-Developer-Apache-Spark Zertifizierungsfragen, Databricks Associate-Developer-Apache-Spark PrüfungFragen

Databricks Certified Associate Developer for Apache Spark 3.0 Exam Associate-Developer-Apache-Spark Prüfungsfragen mit Lösungen (Q158-Q163):

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