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Drei Versionen, für jedermann geeignet

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Databricks Certified Associate Developer for Apache Spark 3.0 Associate-Developer-Apache-Spark Prüfungsfragen mit Lösungen:

1. The code block displayed below contains an error. The code block should return the average of rows in column value grouped by unique storeId. Find the error.
Code block:
transactionsDf.agg("storeId").avg("value")

A) All column names should be wrapped in col() operators.
B) Instead of avg("value"), avg(col("value")) should be used.
C) "storeId" and "value" should be swapped.
D) The avg("value") should be specified as a second argument to agg() instead of being appended to it.
E) agg should be replaced by groupBy.

2. Which of the elements in the labeled panels represent the operation performed for broadcast variables?
Larger image

A) 2, 5
B) 3
C) 1, 3, 4
D) 2, 3
E) 1, 2

3. 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 with the deselect operator.
B) The select operator should be replaced by the drop operator.
C) 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)
D) 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)).
E) 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)).

4. The code block shown below should return the number of columns in the CSV file stored at location filePath.
From the CSV file, only lines should be read that do not start with a # character. Choose the answer that correctly fills the blanks in the code block to accomplish this.
Code block:
__1__(__2__.__3__.csv(filePath, __4__).__5__)

A) 1. len
2. spark
3. read
4. comment='#'
5. columns
B) 1. size
2. spark
3. read()
4. escape='#'
5. columns
C) 1. len
2. pyspark
3. DataFrameReader
4. comment='#'
5. columns
D) 1. DataFrame
2. spark
3. read()
4. escape='#'
5. shape[0]
E) 1. size
2. pyspark
3. DataFrameReader
4. comment='#'
5. columns

5. Which of the following code blocks creates a new 6-column DataFrame by appending the rows of the
6-column DataFrame yesterdayTransactionsDf to the rows of the 6-column DataFrame todayTransactionsDf, ignoring that both DataFrames have different column names?

A) todayTransactionsDf.unionByName(yesterdayTransactionsDf, allowMissingColumns=True)
B) todayTransactionsDf.union(yesterdayTransactionsDf)
C) union(todayTransactionsDf, yesterdayTransactionsDf)
D) todayTransactionsDf.unionByName(yesterdayTransactionsDf)
E) todayTransactionsDf.concat(yesterdayTransactionsDf)

Fragen und Antworten: