Associate-Developer-Apache-Spark-3.5 Prüfungs-Guide, Associate-Developer-Apache-Spark-3.5 Echte Fragen

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Databricks Certified Associate Developer for Apache Spark 3.5 - Python Associate-Developer-Apache-Spark-3.5 Prüfungsfragen mit Lösungen (Q32-Q37):

32. Frage
How can a Spark developer ensure optimal resource utilization when running Spark jobs in Local Mode for testing?
Options:

A. Increase the number of local threads based on the number of CPU cores.
B. Configure the application to run in cluster mode instead of local mode.
C. Use the spark.dynamicAllocation.enabled property to scale resources dynamically.
D. Set the spark.executor.memory property to a large value.

Antwort: A

Begründung:
When running in local mode (e.g., local[4]), the number inside the brackets defines how many threads Spark will use.
Using local[*] ensures Spark uses all available CPU cores for parallelism.
Example:
spark-submit --masterlocal[*]
Dynamic allocation and executor memory apply to cluster-based deployments, not local mode.
Reference:Spark Master URLs

33. Frage
Which feature of Spark Connect is considered when designing an application to enable remote interaction with the Spark cluster?

A. It allows for remote execution of Spark jobs
B. It can be used to interact with any remote cluster using the REST API
C. It is primarily used for data ingestion into Spark from external sources
D. It provides a way to run Spark applications remotely in any programming language

Antwort: A

Begründung:
Comprehensive and Detailed Explanation:
Spark Connect introduces a decoupled client-server architecture. Its key feature is enabling Spark job submission and execution from remote clients - in Python, Java, etc.
From Databricks documentation:
"Spark Connect allows remote clients to connect to a Spark cluster and execute Spark jobs without being co- located with the Spark driver." A is close, but "any language" is overstated (currently supports Python, Java, etc., not literally all).
B refers to REST, which is not Spark Connect's mechanism.
D is incorrect; Spark Connect isn't focused on ingestion.
Final Answer: C

34. Frage
A Spark application suffers from too many small tasks due to excessive partitioning. How can this be fixed without a full shuffle?
Options:

A. Use the sortBy() transformation to reorganize the data
B. Use the repartition() transformation with a lower number of partitions
C. Use the coalesce() transformation with a lower number of partitions
D. Use the distinct() transformation to combine similar partitions

Antwort: C

Begründung:
coalesce(n) reduces the number of partitions without triggering a full shuffle, unlike repartition().
This is ideal when reducing partition count, especially during write operations.
Reference:Spark API - coalesce

35. 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)

B)

C)

D)

Which code fragment should be inserted to meet the requirement?

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

Antwort: A

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

36. Frage
A data engineer is working on the DataFrame:

(Referring to the table image: it has columnsId,Name,count, andtimestamp.) Which code fragment should the engineer use to extract the unique values in theNamecolumn into an alphabetically ordered list?

A. df.select("Name").distinct()
B. df.select("Name").orderBy(df["Name"].asc())
C. df.select("Name").distinct().orderBy(df["Name"].desc())
D. df.select("Name").distinct().orderBy(df["Name"])

Antwort: D

Begründung:
Comprehensive and Detailed Explanation From Exact Extract:
To extract unique values from a column and sort them alphabetically:
distinct()is required to remove duplicate values.
orderBy()is needed to sort the results alphabetically (ascending by default).
Correct code:
df.select("Name").distinct().orderBy(df["Name"])
This is directly aligned with standard DataFrame API usage in PySpark, as documented in the official Databricks Spark APIs. Option A is incorrect because it may not remove duplicates. Option C omits sorting.
Option D sorts in descending order, which doesn't meet the requirement for alphabetical (ascending) order.

37. Frage
......

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