Databricks Certification Associate-Developer-Apache-Spark-3.5

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

1. What is the difference between df.cache() and df.persist() in Spark DataFrame?

A) Both functions perform the same operation. The persist() function provides improved performance as its default storage level is DISK_ONLY.
B) cache() - Persists the DataFrame with the default storage level (MEMORY_AND_DISK) and persist() - Can be used to set different storage levels to persist the contents of the DataFrame
C) Both cache() and persist() can be used to set the default storage level (MEMORY_AND_DISK_SER)
D) persist() - Persists the DataFrame with the default storage level (MEMORY_AND_DISK_SER) and cache() - Can be used to set different storage levels to persist the contents of the DataFrame.

2. A data scientist is working on a project that requires processing large amounts of structured data, performing SQL queries, and applying machine learning algorithms. The data scientist is considering using Apache Spark for this task.
Which combination of Apache Spark modules should the data scientist use in this scenario?
Options:

A) Spark Streaming, GraphX, and Pandas API on Spark
B) Spark DataFrames, Structured Streaming, and GraphX
C) Spark SQL, Pandas API on Spark, and Structured Streaming
D) Spark DataFrames, Spark SQL, and MLlib

3. 24 of 55.
Which code should be used to display the schema of the Parquet file stored in the location events.parquet?

A) spark.sql("SELECT schema FROM events.parquet").show()
B) spark.read.format("parquet").load("events.parquet").show()
C) spark.sql("SELECT * FROM events.parquet").show()
D) spark.read.parquet("events.parquet").printSchema()

4. A Spark engineer must select an appropriate deployment mode for the Spark jobs.
What is the benefit of using cluster mode in Apache Spark™?

A) In cluster mode, the driver program runs on one of the worker nodes, allowing the application to fully utilize the distributed resources of the cluster.
B) In cluster mode, the driver is responsible for executing all tasks locally without distributing them across the worker nodes.
C) In cluster mode, the driver runs on the client machine, which can limit the application's ability to handle large datasets efficiently.
D) In cluster mode, resources are allocated from a resource manager on the cluster, enabling better performance and scalability for large jobs

5. Given this code:

.withWatermark("event_time", "10 minutes")
.groupBy(window("event_time", "15 minutes"))
.count()
What happens to data that arrives after the watermark threshold?
Options:

A) Any data arriving more than 10 minutes after the watermark threshold will be ignored and not included in the aggregation.
B) The watermark ensures that late data arriving within 10 minutes of the latest event_time will be processed and included in the windowed aggregation.
C) Records that arrive later than the watermark threshold (10 minutes) will automatically be included in the aggregation if they fall within the 15-minute window.
D) Data arriving more than 10 minutes after the latest watermark will still be included in the aggregation but will be placed into the next window.

Fragen und Antworten: