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Databricks Associate-Developer-Apache-Spark-3.5 VCE Dumps & Testking IT echter Test von 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 (Q75-Q80):

75. Frage
A data engineer needs to write a Streaming DataFrame as Parquet files.
Given the code:

Which code fragment should be inserted to meet the requirement?
A)

Which code fragment should be inserted to meet the requirement?

A. .format("parquet")
.option("location", "path/to/destination/dir")
B. .option("format", "parquet")
.option("location", "path/to/destination/dir")
C. CopyEdit
.option("format", "parquet")
.option("destination", "path/to/destination/dir")
D. .format("parquet")
.option("path", "path/to/destination/dir")

Antwort: D

Begründung:
Comprehensive and Detailed Explanation From Exact Extract:
To write a structured streaming DataFrame to Parquet files, the correct way to specify the format and output directory is:
writeStream
format("parquet")
option("path", "path/to/destination/dir")
According to Spark documentation:
"When writing to file-based sinks (like Parquet), you must specify the path using the .option("path", ...) method. Unlike batch writes, .save() is not supported." Option A incorrectly uses.option("location", ...)(invalid for Parquet sink).
Option B incorrectly sets the format via.option("format", ...), which is not the correct method.
Option C repeats the same issue.
Option D is correct:.format("parquet")+.option("path", ...)is the required syntax.
Final Answer: D

76. Frage
A data scientist is working on a large dataset in Apache Spark using PySpark. The data scientist has a DataFrame df with columns user_id, product_id, and purchase_amount and 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.filter(df.purchase_amount > 100).groupBy("user_id").sum("purchase_amount")
B. df.withColumn("discount", df.purchase_amount * 0.1).select("discount")
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)

Antwort: D

Begründung:
Shuffling occurs in operations like groupBy, reduceByKey, or join-which cause data to be moved across partitions. The repartition() operation can also cause a shuffle, but in this context, it follows an aggregation.
In Option D, the groupBy followed by agg results in a shuffle due to grouping across nodes.
The repartition(10) is a partitioning transformation but does not involve a new shuffle since the data is already grouped.
This sequence - shuffle (groupBy) followed by non-shuffling (repartition) - is correct.
Option A does the opposite: the filter does not cause a shuffle, but groupBy does - this makes it the wrong order.

77. Frage
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 load all data into the driver's memory, potentially causing memory overflow
C. Data will be lost during conversion
D. The operation will fail if the Pandas DataFrame exceeds 1000 rows

Antwort: B

Begründung:
When you convert a large pyspark.pandas (aka Pandas API on Spark) DataFrame to a local Pandas DataFrame using .toPandas(), Spark collects all partitions to the driver.
From the Spark documentation:
"Be careful when converting large datasets to Pandas. The entire dataset will be pulled into the driver's memory." Thus, for large datasets, this can cause memory overflow or out-of-memory errors on the driver.
Final answer: D

78. Frage
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 load all data into the driver's memory, potentially causing memory overflow
C. Data will be lost during conversion
D. The operation will fail if the Pandas DataFrame exceeds 1000 rows

Antwort: B

Begründung:
Comprehensive and Detailed Explanation From Exact Extract:
When you convert a largepyspark.pandas(aka Pandas API on Spark) DataFrame to a local Pandas DataFrame using.toPandas(), Spark collects all partitions to the driver.
From the Spark documentation:
"Be careful when converting large datasets to Pandas. The entire dataset will be pulled into the driver's memory." Thus, for large datasets, this can cause memory overflow or out-of-memory errors on the driver.
Final Answer: D

79. Frage
A data engineer is working on a real-time analytics pipeline using Apache Spark Structured Streaming. The engineer wants to process incoming data and ensure that triggers control when the query is executed. The system needs to process data in micro-batches with a fixed interval of 5 seconds.
Which code snippet the data engineer could use to fulfil this requirement?
A)

Options:

A. Uses trigger(continuous='5 seconds') - continuous processing mode.
B. Uses trigger(processingTime=5000) - invalid, as processingTime expects a string.
C. Uses trigger(processingTime='5 seconds') - correct micro-batch trigger with interval.
D. Uses trigger() - default micro-batch trigger without interval.

Antwort: C

Begründung:
To define a micro-batch interval, the correct syntax is:
query = df.writeStream
.outputMode("append")
.trigger(processingTime='5 seconds')
.start()
This schedules the query to execute every 5 seconds.
Continuous mode (used in Option A) is experimental and has limited sink support.
Option D is incorrect because processingTime must be a string (not an integer).
Option B triggers as fast as possible without interval control.

80. Frage
......

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