コースの簡単な紹介

ほとんどのユーザーにとって、関連する資格試験へのアクセスが最初であるかもしれないので、資格試験に関連するコース内容の多くは複雑で難解です。 これらの無知な初心者によれば、Associate-Developer-Apache-Spark試験問題は読みやすく、対応する例と同時に説明する一連の基本コースを設定し、Databricks Certified Associate Developer for Apache Spark 3.0 Exam試験問題でユーザーが見つけることができるようにしました 実生活と学んだ知識の実際の利用に対応し、ユーザーと記憶の理解を深めました。 シンプルなテキストメッセージは、カラフルなストーリーや写真の美しさを上げるに値する、Associate-Developer-Apache-Sparkテストガイドを初心者のためのゼロの基準に合うようにし、リラックスした幸せな雰囲気の中でより役立つ知識を習得します。 団結の状態を達成するために。

真のシミュレーション環境

多くのユーザーが最初に試験に参加しているので、上記の試験と試験時間の分布は確かな経験を欠いており、したがって試験場所で混乱しがちであるため、つかむ時間は結局試験を完全に終わらせなかった。 この現象の発生を避けるために、Databricks Certified Associate Developer for Apache Spark 3.0 Exam試験問題は各試験シミュレーションテスト環境に対応する製品を持ち、ユーザーはプラットフォーム上の自分のアカウントにログオンし、同時に試験シミュレーションに参加したいものを選択します。Associate-Developer-Apache-Spark試験問題は自動的にユーザーが実際のテスト環境のシミュレーションテストシステムと同じように提示され、ソフトウェア内蔵のタイマー機能は体系的な達成するために、ユーザーが時間をかけてより良い制御を助けることができます。Associate-Developer-Apache-Sparkテストガイドを使って問題を横から解決するためにユーザーのスピードを向上させるためにも。

簡潔な内容

分析後のすべての種類の試験の暦年に基づくエキスパートによるAssociate-Developer-Apache-Spark試験問題、それは開発動向に焦点を当てた試験論文に適合し、そしてあなたが直面するあらゆる種類の困難を要約し、ユーザーレビューを強調する 知識の内容を習得する必要があります。 そして他の教育プラットフォームとは異なり、Databricks Certified Associate Developer for Apache Spark 3.0 Exam試験問題は暦年試験問題の主な内容が長い時間の形式でユーザーの前に表示されていないが、できるだけ簡潔で目立つテキストで概説されていますAssociate-Developer-Apache-Sparkテストガイドは、今年の予測トレンドの命題を正確かつ正確に表現しており、トピックデザインのシミュレーションを通して細心の注意を払っています。

私たちのDatabricks Certified Associate Developer for Apache Spark 3.0 Exam研究問題は質が高いです。 それでテストの準備をするためのすべての効果的で中心的な習慣があります。 私たちの職業的能力により、Associate-Developer-Apache-Spark試験問題を編集するのに必要なテストポイントに同意することができます。 それはあなたの難しさを解決するための試験の中心を指しています。 最も重要なメッセージに対するAssociate-Developer-Apache-Sparkテストガイドの質問と回答の最小数で、すべてのユーザーが簡単に効率的な学習を行えるようにし、余分な負担を増やさずに、最後にAssociate-Developer-Apache-Spark試験問題にユーザーがすぐに試験合格できるようにします。

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Databricks Certified Associate Developer for Apache Spark 3.0 認定 Associate-Developer-Apache-Spark 試験問題:

1. Which of the following describes tasks?

A) A task is a command sent from the driver to the executors in response to a transformation.
B) Tasks get assigned to the executors by the driver.
C) A task is a collection of slots.
D) A task is a collection of rows.
E) Tasks transform jobs into DAGs.

2. The code block displayed below contains an error. The code block should merge the rows of DataFrames transactionsDfMonday and transactionsDfTuesday into a new DataFrame, matching column names and inserting null values where column names do not appear in both DataFrames. Find the error.
Sample of DataFrame transactionsDfMonday:
1.+-------------+---------+-----+-------+---------+----+
2.|transactionId|predError|value|storeId|productId| f|
3.+-------------+---------+-----+-------+---------+----+
4.| 5| null| null| null| 2|null|
5.| 6| 3| 2| 25| 2|null|
6.+-------------+---------+-----+-------+---------+----+
Sample of DataFrame transactionsDfTuesday:
1.+-------+-------------+---------+-----+
2.|storeId|transactionId|productId|value|
3.+-------+-------------+---------+-----+
4.| 25| 1| 1| 4|
5.| 2| 2| 2| 7|
6.| 3| 4| 2| null|
7.| null| 5| 2| null|
8.+-------+-------------+---------+-----+
Code block:
sc.union([transactionsDfMonday, transactionsDfTuesday])

A) Instead of union, the concat method should be used, making sure to not use its default arguments.
B) Instead of the Spark context, transactionDfMonday should be called with the join method instead of the union method, making sure to use its default arguments.
C) The DataFrames' RDDs need to be passed into the sc.union method instead of the DataFrame variable names.
D) Instead of the Spark context, transactionDfMonday should be called with the union method.
E) Instead of the Spark context, transactionDfMonday should be called with the unionByName method instead of the union method, making sure to not use its default arguments.

3. Which of the following describes how Spark achieves fault tolerance?

A) If an executor on a worker node fails while calculating an RDD, that RDD can be recomputed by another executor using the lineage.
B) Spark builds a fault-tolerant layer on top of the legacy RDD data system, which by itself is not fault tolerant.
C) Spark helps fast recovery of data in case of a worker fault by providing the MEMORY_AND_DISK storage level option.
D) Due to the mutability of DataFrames after transformations, Spark reproduces them using observed lineage in case of worker node failure.
E) Spark is only fault-tolerant if this feature is specifically enabled via the spark.fault_recovery.enabled property.

4. The code block shown below should return a two-column DataFrame with columns transactionId and supplier, with combined information from DataFrames itemsDf and transactionsDf. The code block should merge rows in which column productId of DataFrame transactionsDf matches the value of column itemId in DataFrame itemsDf, but only where column storeId of DataFrame transactionsDf does not match column itemId of DataFrame itemsDf. Choose the answer that correctly fills the blanks in the code block to accomplish this.
Code block:
transactionsDf.__1__(itemsDf, __2__).__3__(__4__)

A) 1. filter
2. "transactionId", "supplier"
3. join
4. "transactionsDf.storeId!=itemsDf.itemId, transactionsDf.productId==itemsDf.itemId"
B) 1. join
2. transactionsDf.productId==itemsDf.itemId, transactionsDf.storeId!=itemsDf.itemId
3. filter
4. "transactionId", "supplier"
C) 1. join
2. transactionsDf.productId==itemsDf.itemId, how="inner"
3. select
4. "transactionId", "supplier"
D) 1. select
2. "transactionId", "supplier"
3. join
4. [transactionsDf.storeId!=itemsDf.itemId, transactionsDf.productId==itemsDf.itemId]
E) 1. join
2. [transactionsDf.productId==itemsDf.itemId, transactionsDf.storeId!=itemsDf.itemId]
3. select
4. "transactionId", "supplier"

5. Which of the following code blocks prints out in how many rows the expression Inc. appears in the string-type column supplier of DataFrame itemsDf?

A) print(itemsDf.foreach(lambda x: 'Inc.' in x).sum())
B) 1.counter = 0
2.
3.for index, row in itemsDf.iterrows():
4. if 'Inc.' in row['supplier']:
5. counter = counter + 1
6.
7.print(counter)
C) 1.accum=sc.accumulator(0)
2.
3.def check_if_inc_in_supplier(row):
4. if 'Inc.' in row['supplier']:
5. accum.add(1)
6.
7.itemsDf.foreach(check_if_inc_in_supplier)
8.print(accum.value)
D) 1.counter = 0
2.
3.def count(x):
4. if 'Inc.' in x['supplier']:
5. counter = counter + 1
6.
7.itemsDf.foreach(count)
8.print(counter)
E) print(itemsDf.foreach(lambda x: 'Inc.' in x))

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