Databricks Associate-Developer-Apache-Spark

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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 code blocks produces the following output, given DataFrame transactionsDf?
Output:
1.root
2. |-- transactionId: integer (nullable = true)
3. |-- predError: integer (nullable = true)
4. |-- value: integer (nullable = true)
5. |-- storeId: integer (nullable = true)
6. |-- productId: integer (nullable = true)
7. |-- f: integer (nullable = true)
DataFrame transactionsDf:
1.+-------------+---------+-----+-------+---------+----+
2.|transactionId|predError|value|storeId|productId| f|
3.+-------------+---------+-----+-------+---------+----+
4.| 1| 3| 4| 25| 1|null|
5.| 2| 6| 7| 2| 2|null|
6.| 3| 3| null| 25| 3|null|
7.+-------------+---------+-----+-------+---------+----+

A) transactionsDf.rdd.formatSchema()
B) print(transactionsDf.schema)
C) transactionsDf.rdd.printSchema()
D) transactionsDf.schema.print()
E) transactionsDf.printSchema()

2. The code block displayed below contains an error. The code block should write DataFrame transactionsDf as a parquet file to location filePath after partitioning it on column storeId. Find the error.
Code block:
transactionsDf.write.partitionOn("storeId").parquet(filePath)

A) No method partitionOn() exists for the DataFrame class, partitionBy() should be used instead.
B) Column storeId should be wrapped in a col() operator.
C) The operator should use the mode() option to configure the DataFrameWriter so that it replaces any existing files at location filePath.
D) The partitionOn method should be called before the write method.
E) The partitioning column as well as the file path should be passed to the write() method of DataFrame transactionsDf directly and not as appended commands as in the code block.

3. Which of the following code blocks performs an inner join between DataFrame itemsDf and DataFrame transactionsDf, using columns itemId and transactionId as join keys, respectively?

A) itemsDf.join(transactionsDf, itemsDf.itemId == transactionsDf.transactionId, "inner")
B) itemsDf.join(transactionsDf, col(itemsDf.itemId) == col(transactionsDf.transactionId))
C) itemsDf.join(transactionsDf, "itemsDf.itemId == transactionsDf.transactionId", "inner")
D) itemsDf.join(transactionsDf, "inner", itemsDf.itemId == transactionsDf.transactionId)
E) itemsDf.join(transactionsDf, itemId == transactionId)

4. Which of the following code blocks returns the number of unique values in column storeId of DataFrame transactionsDf?

A) transactionsDf.dropDuplicates().agg(count("storeId"))
B) transactionsDf.select(distinct("storeId")).count()
C) transactionsDf.select("storeId").dropDuplicates().count()
D) transactionsDf.select(count("storeId")).dropDuplicates()
E) transactionsDf.distinct().select("storeId").count()

5. The code block displayed below contains an error. The code block is intended to return all columns of DataFrame transactionsDf except for columns predError, productId, and value. Find the error.
Excerpt of DataFrame transactionsDf:
transactionsDf.select(~col("predError"), ~col("productId"), ~col("value"))

A) The select operator should be replaced by the drop operator and the arguments to the drop operator should be column names predError, productId and value as strings.
(Correct)
B) The select operator should be replaced by the drop operator.
C) The select operator should be replaced with the deselect operator.
D) The select operator should be replaced by the drop operator and the arguments to the drop operator should be column names predError, productId and value wrapped in the col operator so they should be expressed like drop(col(predError), col(productId), col(value)).
E) The column names in the select operator should not be strings and wrapped in the col operator, so they should be expressed like select(~col(predError), ~col(productId), ~col(value)).

質問と回答：