Databricks Certification Associate-Developer-Apache-Spark-3.5

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Databricks Associate-Developer-Apache-Spark-3.5 Prüfungsthemen:

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

Frage #1
34 of 55.
A data engineer is investigating a Spark cluster that is experiencing underutilization during scheduled batch jobs.
After checking the Spark logs, they noticed that tasks are often getting killed due to timeout errors, and there are several warnings about insufficient resources in the logs.
Which action should the engineer take to resolve the underutilization issue?

A. Increase the executor memory allocation in the Spark configuration.
B. Set the spark.network.timeout property to allow tasks more time to complete without being killed.
C. Reduce the size of the data partitions to improve task scheduling.
D. Increase the number of executor instances to handle more concurrent tasks.

Frage #2
15 of 55.
A data engineer is working on a Streaming DataFrame (streaming_df) with the following streaming data:
id
name
count
timestamp
1
Delhi
20
2024-09-19T10:11
1
Delhi
50
2024-09-19T10:12
2
London
50
2024-09-19T10:15
3
Paris
30
2024-09-19T10:18
3
Paris
20
2024-09-19T10:20
4
Washington
10
2024-09-19T10:22
Which operation is supported with streaming_df?

A. streaming_df.filter("count < 30")
B. streaming_df.show()
C. streaming_df.select(countDistinct("name"))
D. streaming_df.count()

Frage #3
9 of 55.
Given the code fragment:
import pyspark.pandas as ps
pdf = ps.DataFrame(data)
Which method is used to convert a Pandas API on Spark DataFrame (pyspark.pandas.DataFrame) into a standard PySpark DataFrame (pyspark.sql.DataFrame)?

A. pdf.to_dataframe()
B. pdf.to_pandas()
C. pdf.to_spark()
D. pdf.spark()

Frage #4
A data scientist of an e-commerce company is working with user data obtained from its subscriber database and has stored the data in a DataFrame df_user. Before further processing the data, the data scientist wants to create another DataFrame df_user_non_pii and store only the non-PII columns in this DataFrame. The PII columns in df_user are first_name, last_name, email, and birthdate.
Which code snippet can be used to meet this requirement?

A. df_user_non_pii = df_user.drop("first_name", "last_name", "email", "birthdate")
B. df_user_non_pii = df_user.dropfields("first_name, last_name, email, birthdate")
C. df_user_non_pii = df_user.drop("first_name", "last_name", "email", "birthdate")
D. df_user_non_pii = df_user.dropfields("first_name", "last_name", "email", "birthdate")

Frage #5
What is the risk associated with this operation when converting a large Pandas API on Spark DataFrame back to a Pandas DataFrame?

A. The conversion will automatically distribute the data across worker nodes
B. The operation will fail if the Pandas DataFrame exceeds 1000 rows
C. The operation will load all data into the driver's memory, potentially causing memory overflow
D. Data will be lost during conversion

Fragen und Antworten: