JPNTestでDatabricks Associate-Developer-Apache-Spark-3.5問題集をチョイスする理由

JPNTestは、1週間で完璧に認定試験を準備することができる、忙しい受験者に最適な問題集を提供しております。 Associate-Developer-Apache-Spark-3.5の問題集は、Databricksの専門家チームがベンダーの推奨する授業要綱を深く分析して作成されました。弊社のAssociate-Developer-Apache-Spark-3.5学習材料を一回のみ使用するだけで、Databricks認証試験に合格することができます。

Associate-Developer-Apache-Spark-3.5はDatabricksの重要な認証であり、あなたの専門スキルを試す認定でもあります。受験者は、試験を通じて自分の能力を証明したいと考えています。 JPNTest Databricks Certified Associate Developer for Apache Spark 3.5 - Python は、Databricks Certificationの85の問題と回答を収集して作成しました。Databricks Certified Associate Developer for Apache Spark 3.5 - Pythonの知識ポイントをカバーし、候補者の能力を強化するように設計されています。 JPNTest Associate-Developer-Apache-Spark-3.5受験問題集を使用すると、Databricks Certified Associate Developer for Apache Spark 3.5 - Pythonに簡単に合格し、Databricks認定を取得して、Databricksとしてのキャリアをさらに歩むことができます。

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ダウンロード可能なインタラクティブAssociate-Developer-Apache-Spark-3.5テストエンジン

Databricks Certificationの基礎準備資料問題集には、Databricks Certification Associate-Developer-Apache-Spark-3.5試験を受けるために必要なすべての材料が含まれています。詳細は、正確で論理的なものを作成するために業界の経験を常に使用しているDatabricks Certification によって研究と構成されています。

Associate-Developer-Apache-Spark-3.5試験の品質と価値

JPNTestのDatabricks Certification Associate-Developer-Apache-Spark-3.5模擬試験問題集は、認定された対象分野の専門家と公開された作成者のみを使用して、最高の技術精度標準に沿って作成されています。

Associate-Developer-Apache-Spark-3.5の迅速なアップデート対応

Associate-Developer-Apache-Spark-3.5試験に変更がございました場合は、現在の試験と一致するよう、瞬時に学習資料を更新することができます。弊社は、お客様に最高、最新のDatabricks Associate-Developer-Apache-Spark-3.5問題集を提供することに専念しています。なお、ご購入いただいた製品は365日間無料でアップデートされます。

あなたのAssociate-Developer-Apache-Spark-3.5試験合格を100%保証

JPNTestテスト問題集を初めて使用したときにDatabricks Certification Associate-Developer-Apache-Spark-3.5試験（Databricks Certified Associate Developer for Apache Spark 3.5 - Python）に合格されなかった場合は、購入料金を全額ご返金いたします。

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 engineer wants to create a Streaming DataFrame that reads from a Kafka topic called feed.

Which code fragment should be inserted in line 5 to meet the requirement?
Code context:
spark \
.readStream \
.format("kafka") \
.option("kafka.bootstrap.servers","host1:port1,host2:port2") \
.[LINE5] \
.load()
Options:

A) .option("kafka.topic", "feed")
B) .option("subscribe", "feed")
C) .option("subscribe.topic", "feed")
D) .option("topic", "feed")

2. A developer is working with a pandas DataFrame containing user behavior data from a web application.
Which approach should be used for executing agroupByoperation in parallel across all workers in Apache Spark 3.5?
A)
Use the applylnPandas API
B)

C)

D)

A) Use a Pandas UDF:
@pandas_udf("double")
def mean_func(value: pd.Series) -> float:
return value.mean()
df.groupby("user_id").agg(mean_func(df["value"])).show()
B) Use themapInPandasAPI:
df.mapInPandas(mean_func, schema="user_id long, value double").show()
C) Use theapplyInPandasAPI:
df.groupby("user_id").applyInPandas(mean_func, schema="user_id long, value double").show()
D) Use a regular Spark UDF:
from pyspark.sql.functions import mean
df.groupBy("user_id").agg(mean("value")).show()

3. A data engineer is working on the DataFrame:

(Referring to the table image: it has columnsId,Name,count, andtimestamp.) Which code fragment should the engineer use to extract the unique values in theNamecolumn into an alphabetically ordered list?

A) df.select("Name").orderBy(df["Name"].asc())
B) df.select("Name").distinct()
C) df.select("Name").distinct().orderBy(df["Name"].desc())
D) df.select("Name").distinct().orderBy(df["Name"])

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

5. A data scientist is working on a large dataset in Apache Spark using PySpark. The data scientist has a DataFramedfwith columnsuser_id,product_id, andpurchase_amountand needs to perform some operations on this data efficiently.
Which sequence of operations results in transformations that require a shuffle followed by transformations that do not?

A) df.withColumn("discount", df.purchase_amount * 0.1).select("discount")
B) df.filter(df.purchase_amount > 100).groupBy("user_id").sum("purchase_amount")
C) df.withColumn("purchase_date", current_date()).where("total_purchase > 50")
D) df.groupBy("user_id").agg(sum("purchase_amount").alias("total_purchase")).repartition(10)

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