GET Real Databricks Associate-Developer-Apache-Spark Prüfungsfragen mit 100% Erstattungsgarantie Jan 21, 2023 [Q22-Q45]

GET Real Databricks Associate-Developer-Apache-Spark Exam Questions With 100% Refund Guarantee Jan 21, 2023 [Q22-Q45]

Januar 21, 2023 admin 0 Kommentare

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GET Real Databricks Associate-Developer-Apache-Spark Prüfungsfragen mit 100% Erstattungsgarantie Jan 21, 2023

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Q22. Welcher der folgenden Codeblöcke liest die unter filePath gespeicherte Parkettdatei in den DataFrame itemsDf, wobei ein gültiges Schema für das unten gezeigte Beispiel von itemsDf verwendet wird?
Stichprobe der PositionenDf:
1.+——+—————————–+——————-+
2.|itemId|attributes |supplier |
3.+——+—————————–+——————-+
4.|1 |[blau, winter, gemütlich] |Sports Company Inc.|
5.|2 |[rot, Sommer, frisch, kühlend]|YetiX |
6.|3 |[Grün, Sommer, Reisen] |Sports Company Inc.|
7.+——+—————————–+——————-+

1.itemsDfSchema = StructType([
2. StructField("itemId", IntegerType()),
3. StructField("Attribute", StringType()),
4. StructField("Lieferant", StringType())])
5.
6.itemsDf = spark.read.schema(itemsDfSchema).parquet(filePath)

1.itemsDfSchema = StructType([
2. StructField("itemId", IntegerType),
3. StructField("attributes", ArrayType(StringType)),
4. StructField("Lieferant", StringType)])
5.
6.itemsDf = spark.read.schema(itemsDfSchema).parquet(filePath)

1.itemsDf = spark.read.schema('itemId integer, attributes , supplier string').parquet(filePath)

1.itemsDfSchema = StructType([
2. StructField("itemId", IntegerType()),
3. StructField("attributes", ArrayType(StringType())),
4. StructField("Lieferant", StringType())])
5.
6.itemsDf = spark.read.schema(itemsDfSchema).parquet(filePath)

1.itemsDfSchema = StructType([
2. StructField("itemId", IntegerType()),
3. StructField("attributes", ArrayType([StringType()])),
4. StructField("Lieferant", StringType())])
5.
6.itemsDf = spark.read(schema=itemsDfSchema).parquet(filePath)

Q23. Der unten angezeigte Codeblock enthält einen Fehler. Der Codeblock soll DataFrame transactionsDf als Parquet-Datei am Speicherort /FileStore/transactions_split auf die Festplatte schreiben, wobei die Spalte storeId als Schlüssel für die Partitionierung verwendet wird. Finden Sie den Fehler.
Code-Block:
TransaktionenDf.write.format("parquet").partitionOn("storeId").save("/FileStore/transactions_split")A.

Der Ausdruck format("parquet") ist hier ungeeignet, "parquet" sollte als erstes Argument an den Operator save() übergeben werden und "/FileStore/transactions_split" als zweites Argument.

Die Partitionierung von Daten nach storeId ist mit dem partitionBy-Ausdruck möglich, daher sollte partitionOn durch partitionBy ersetzt werden.

Die Partitionierung von Daten nach storeId ist mit dem Ausdruck bucketBy möglich, daher sollte partitionOn durch bucketBy ersetzt werden.

partitionOn("storeId") sollte vor dem Schreibvorgang aufgerufen werden.

Der Ausdruck format("parquet") sollte entfernt werden, und stattdessen sollte die Information dem Schreibausdruck wie folgt hinzugefügt werden: write("parquet").

Q24. Der unten gezeigte Codeblock soll bis zu 5 Zeilen im DataFrame transactionsDf, die in der Spalte storeId den Wert 25 haben, in eine Python-Liste konvertieren. Wählen Sie die Antwort, die die Leerstellen im Codeblock korrekt ausfüllt, um dies zu erreichen.
Code-Block:
transactionsDf.__1__(__2__).__3__(__4__)

1. filtern
2. "storeId"==25
3. sammeln
4. 5

1. filtern
2. col("storeId")==25
3. toLocalIterator
4. 5

1. auswählen
2. storeId==25
3. Kopf
4. 5

1. filtern
2. col("storeId")==25
3. nehmen
4. 5

1. filtern
2. col("storeId")==25
3. sammeln
4. 5

Q25. Der unten gezeigte Codeblock soll einen DataFrame mit den Spalten transactionsId, predError, value und f aus dem DataFrame transactionsDf zurückgeben. Wählen Sie die Antwort, die die Lücken im Codeblock korrekt ausfüllt, um dies zu erreichen.
transactionsDf.__1__(__2__)

1. filtern
2. "transactionId", "predError", "value", "f"

1. auswählen
2. "transactionId, predError, value, f"

1. auswählen
2. ["transactionId", "predError", "value", "f"]

1. wo
2. col("transactionId"), col("predError"), col("value"), col("f")

1. auswählen
2. col(["transactionId", "predError", "value", "f"])

Q26. Welcher der folgenden Codeblöcke gibt einen einzeiligen DataFrame zurück, der nur eine Spalte corr enthält, die den Pearson-Korrelationskoeffizienten zwischen den Spalten predError und value im DataFrame transactionsDf angibt?

transactionsDf.select(corr(["predError", "value"]).alias("corr")).first()

transactionsDf.select(corr(col("predError"), col("value")).alias("corr")).first()

transactionsDf.select(corr(predError, value).alias("corr"))

transactionsDf.select(corr(col("predError"), col("value")).alias("corr")) (Richtig)

transactionsDf.select(corr("predError", "value"))

Erläuterung
Der Schwierigkeitsgrad dieser Frage liegt über dem, was Sie in der Prüfung erwarten können. Was diese Frage NO:
möchte Sie jedoch lehren, auf die nützlichen Details in der Dokumentation zu achten.
pyspark.sql.corr ist keine sehr verbreitete Methode, aber sie behandelt die Datenstruktur von Spark auf interessante Weise.
Der Befehl nimmt zwei Spalten über mehrere Zeilen und gibt eine einzige Zeile zurück - ähnlich wie eine Aggregationsfunktion. In der Dokumentation (unten verlinkt) finden Sie dieses Codebeispiel:
a = Bereich(20)
b = [2 * x for x in range(20)]
df = spark.createDataFrame(zip(a, b), ["a", "b"])
df.agg(corr("a", "b").alias('c')).collect()
[Row(c=1.0)]
Sehen Sie, dass corr nur eine einzige Zeile zurückgibt? Wenn Sie dies verstanden haben, sollten Sie Antworten, die first() enthalten, misstrauisch gegenüberstehen, da es nicht nötig ist, nur eine einzige Zeile auszuwählen. Ein Grund, diese Antworten auszuschließen, ist, dass DataFrame.first() ein Objekt vom Typ Row zurückgibt, aber nicht DataFrame, wie in der Frage gefordert.
transactionsDf.select(corr(col("predError"), col("value")).alias("corr")) Richtig! Nach der Berechnung des Pearson-Korrelationskoeffizienten wird die resultierende Spalte korrekt in corr umbenannt.
transactionsDf.select(corr(predError, value).alias("corr"))
Nein. In dieser Antwort interpretiert Python die Spaltennamen predError und value als Variablennamen.
transactionsDf.select(corr(col("predError"), col("value")).alias("corr")).first() Falsch. first() liefert eine Zeile, keinen DataFrame (siehe oben und die unten verlinkte Dokumentation).
transactionsDf.select(corr("predError", "value"))
Falsch. Während diese Anweisung einen DataFrame in der gewünschten Form zurückgibt, wird die Spalte den Namen corr(predError, value) und nicht corr haben.
transactionsDf.select(corr(["predError", "value"]).alias("corr")).first() False. Dieser Codeblock gibt nicht nur eine Zeile zurück, sondern verwendet auch die falsche Aufrufstruktur für den Befehl corr, der zwei Argumente benötigt (die beiden zu korrelierenden Spalten).
Mehr Informationen:
- pyspark.sql.functions.corr - PySpark 3.1.2 Dokumentation
- pyspark.sql.DataFrame.first - PySpark 3.1.2 Dokumentation
Statisches Notizbuch | Dynamisches Notizbuch: Siehe Test 3

Q27. Der unten angezeigte Codeblock enthält einen Fehler. Der Codeblock sollte die csv-Datei unter dem Pfad data/transactions.csv in den DataFrame transactionsDf einlesen, wobei die erste Zeile als Spaltenüberschrift verwendet und die Spalten in den am besten geeigneten Typ umgewandelt werden. Finden Sie den Fehler.
Die ersten 3 Zeilen von transactions.csv:
1.transactionId;storeId;productId;name
2.1;23;12;grünes Gras
3.2;35;31;gelbe Sonne
4.3;23;12;grünes Gras
Code-Block:
transactionsDf = spark.read.load("data/transactions.csv", sep=";", format="csv", header=True)

Auf den DataFrameReader wird nicht korrekt zugegriffen.

Die Transaktion wird verzögert ausgewertet, so dass keine Datei gelesen wird.

Spark ist nicht in der Lage, den Dateityp zu verstehen.

Der Codeblock ist nicht in der Lage, alle Spalten zu erfassen.

Der resultierende DataFrame hat nicht das entsprechende Schema.

Q28. Der unten angezeigte Codeblock enthält einen Fehler. Der Codeblock sollte DataFrame transactionsDf zurückgeben, aber mit der Spalte storeId umbenannt in storeNumber. Finden Sie den Fehler.
Code-Block:
transactionsDf.withColumn("storeNumber", "storeId")

Anstelle von withColumn sollte die Methode withColumnRenamed verwendet werden.

Die Argumente "storeNumber" und "storeId" müssen jeweils von einem col()-Operator umschlossen werden.

Das Argument "storeId" sollte das erste und das Argument "storeNumber" das zweite Argument für die Methode withColumn sein.

Der Operator withColumn sollte durch den Operator copyDataFrame ersetzt werden.

Anstelle von withColumn sollte die Methode withColumnRenamed verwendet werden, wobei das Argument "storeId" das erste und das Argument "storeNumber" das zweite Argument dieser Methode sein sollte.

1. filtern
2. col("Lieferant").isin("Sport")
3. "ArtikelName"
4. explode(col("attributes"))

1. wo
2. col("Lieferant").contains("Sport")
3. "ArtikelName"
4. "Eigenschaften"

1. wo
2. spalte(lieferant).enthält("Sport")
3. explodieren(Attribute)
4. ArtikelName

1. wo
2. "Sport".isin(Spalte("Lieferant"))
3. "ArtikelName"
4. array_explode("Attribute")

1. filtern
2. col("Lieferant").contains("Sport")
3. "ArtikelName"
4. explode("Attribute")

Erläuterung
Ausgabe des korrekten Codeblocks:
+———————————-+——+
|itemName |col |
+———————————-+——+
|Dicker Mantel für Schneewanderungen (blau)
|Dicker Mantel für Schneewanderungen im Winter
|Dicker Mantel für Schneespaziergänge (gemütlich)
|Outdoor-Rucksack |grün |
|Outdoor-Rucksack |Sommer|
|Outdoor-Rucksack |Reisen|
+———————————-+——+
Der Schlüssel zur Lösung dieser Frage ist das Wissen über den Explode-Operator von Spark. Mit diesem Operator können Sie Werte aus Arrays in einzelne Zeilen extrahieren. Die folgende Anleitung geht die Antworten systematisch von der ersten bis zur letzten Lücke durch. Beachten Sie, dass es viele Möglichkeiten gibt, die Lückenfragen zu lösen und falsche Antworten herauszufiltern. Sie müssen nicht immer bei der ersten Lücke mit dem Herausfiltern beginnen, sondern können auch einige Antworten aufgrund offensichtlicher Probleme, die Sie bei ihnen sehen, ausschließen.
Die Antworten auf die erste Lücke bieten Ihnen zwei Möglichkeiten: Filter und Where. Diese beiden sind in PySpark eigentlich Synonyme, so dass die Verwendung einer der beiden Optionen in Ordnung ist. Die Antwortoptionen zu dieser Lücke helfen uns daher nicht bei der Auswahl der richtigen Antwort.
Die zweite Lücke ist interessanter. Eine Antwortmöglichkeit beinhaltet "Sports".isin(col("Supplier")). Dieses Konstrukt funktioniert nicht, da Python's string keine isin-Methode hat. Eine andere Option enthält col(Lieferant). Hier versucht Python, Lieferant als Variable zu interpretieren. Wir haben diese Variable nicht gesetzt, also ist dies keine brauchbare Antwort. Dann bleiben noch die Antwortmöglichkeiten col ("lieferant").contains("Sport") und col("lieferant").isin("Sport"). Die Frage besagt, dass wir nach Lieferanten suchen, deren Name "Sport" enthält, also müssen wir hier den Operator "enthält" wählen.
Wir würden den isin-Operator verwenden, wenn wir die Lieferantennamen herausfiltern wollen, die mit allen Einträgen in einer Liste von Lieferantennamen übereinstimmen.
Schließlich bleiben uns zwei Antworten, die die dritte Lücke mit "itemName" und die vierte Lücke entweder mit explode("attributes") oder "attributes" füllen. Obwohl beides die korrekte Spark-Syntax ist, hilft uns nur explode("attributes"), unser Ziel zu erreichen. Konkret wird in der Frage nach einem Attribut aus der Spalte "attributes" pro Zeile gefragt - und genau das tut der Operator explode().
Eine Antwortmöglichkeit beinhaltet auch array_explode(), was kein gültiger Operator in PySpark ist.
Mehr Informationen: pyspark.sql.functions.explode - PySpark 3.1.2 Dokumentation
Statisches Notizbuch | Dynamisches Notizbuch: Siehe Test 3

Q30. Welche der folgenden Möglichkeiten zur Größenänderung eines DataFrame von 16 auf 8 Partitionen ist die effizienteste?

Verwenden Sie die Operation DataFrame.repartition(8), um den DataFrame zu mischen und die Anzahl der Partitionen zu verringern.

Verwenden Sie die Operation DataFrame.coalesce(8), um den DataFrame vollständig zu mischen und die Anzahl der Partitionen zu reduzieren.

Verwenden Sie eine enge Transformation, um die Anzahl der Partitionen zu reduzieren.

Verwenden Sie eine breite Transformation, um die Anzahl der Partitionen zu reduzieren.
Verwenden Sie die Operation DataFrame.coalesce(0.5), um die Anzahl der Partitionen im DataFrame zu halbieren.

Q31. Welcher der folgenden Codeblöcke konvertiert DataFrame-TransaktionenDf effizient von 12 in 24 Partitionen?

transactionsDf.repartition(24, boost=True)

transactionsDf.repartition()

transactionsDf.repartition("itemId", 24)

transactionsDf.coalesce(24)

TransaktionenDf.repartition(24)

Q32. Welche der folgenden Aussagen über Testamentsvollstrecker ist richtig?

Executors werden vom Treiber gestartet.

Executors werden standardmäßig nach Abschluss der Anwendung angehalten.

Jeder Knoten beherbergt einen einzelnen Executor.

Executors speichern Daten nur im Speicher.

Ein Executor kann mehrere Anwendungen bedienen.

Q33. Welche der folgenden Möglichkeiten gibt es, die Leistung von Spark bei der Verarbeitung großer Datenmengen zu verbessern, wenn nur eine einzige Anwendung auf dem Cluster läuft?

Erhöhung der Werte für die Eigenschaften spark.default.parallelism und spark.sql.shuffle.partitions

Verringern Sie die Werte für die Eigenschaften spark.default.parallelism und spark.sql.partitions

Werte für die Eigenschaften spark.sql.parallelism und spark.sql.partitions erhöhen

Erhöhung der Werte für die Eigenschaften spark.sql.parallelism und spark.sql.shuffle.partitions

Erhöhung der Werte für die Eigenschaften spark.dynamicAllocation.maxExecutors, spark.default.parallelism und spark.sql.shuffle.partitions

Q34. Der unten gezeigte Codeblock soll DataFrame transactionsDf als einzelne CSV-Datei unter dem Pfad csvPath auf die Festplatte schreiben, wobei Tabulatoren (t-Zeichen) als Trennzeichen zwischen Spalten verwendet werden, fehlende Werte als String n/a ausgedrückt werden und eine Kopfzeile mit Spaltennamen weggelassen wird. Wählen Sie die Antwort, die die Lücken im Codeblock korrekt ausfüllt, um dies zu erreichen.
transactionsDf.__1__.write.__2__(__3__, ” “).__4__.__5__(csvPath)

1. verschmelzen(1)
2. die Option
3. "sep"
4. option("header", True)
5. Pfad

1. verschmelzen(1)
2. die Option
3. "colsep"
4. option("nullValue", "n/a")
5. Pfad

1. neu aufteilen(1)
2. die Option
3. "sep"
4. option("nullValue", "n/a")
5. csv
(Richtig)

1. csv
2. die Option
3. "sep"
4. option("emptyValue", "n/a")
5. Pfad
* 1. repartition(1)
2. Modus
3. "sep"
4. mode("nullValue", "n/a")
5. csv

Q35. Welche der Elemente, die mit einem Kreis und einer Zahl beschriftet sind, enthalten einen Fehler oder sind falsch dargestellt?

1, 10

1, 8

7, 9, 10

1, 4, 6, 9

Q36. Der unten gezeigte Codeblock soll eine Kopie des DataFrame transactionsDf ohne die Spalten value und productId und mit einer zusätzlichen Spalte associateId, die den Wert 5 hat, zurückgeben. Wählen Sie die Antwort, die die Lücken im Codeblock korrekt ausfüllt, um dies zu erreichen.
TransaktionenDf.__1__(__2__, __3__).__4__(__5__, 'Wert')

1. mitSpalte
2. 'associateId'
3. 5
4. entfernen
5. 'productId'

1. mitNeueSpalte
2. associateId
3. lit(5)
4. fallen lassen
5. productId

1. mitSpalte
2. 'associateId'
3. lit(5)
4. fallen lassen
5. 'productId'

1. withColumnRenamed
2. 'associateId'
3. 5
4. fallen lassen
5. 'productId'

1. mitSpalte
2. col(associateId)
3. lit(5)
4. fallen lassen
5. col(productId)

Q37. Der unten gezeigte Codeblock soll alle Dateien mit der Dateiendung .png im Verzeichnispfad in Spark einlesen.
Wählen Sie die Antwort, die die Lücken im Codeblock richtig ausfüllt, um dies zu erreichen.
spark.__1__.__2__(__3__).option(__4__, “*.png”).__5__(path)

1. lesen()
2. das Format
3. "binaryFile"
4. "recursiveFileLookup"
5. laden

1. lesen
2. das Format
3. "binaryFile"
4. "pathGlobFilter"
5. laden

1. lesen
2. das Format
3. binaryFile
4. pathGlobFilter
5. laden

1. öffnen
2. das Format
3. "Bild"
4. "fileType"
5. öffnen

1. öffnen
2. als
3. "binaryFile"
4. "pathGlobFilter"
5. laden

Q38. Welche der folgenden Eigenschaften beschreibt ein Shuffle?

Operationen, die Mischungen beinhalten, werden niemals träge ausgewertet.

Die Mischungen betreffen nur einzelne Partitionen.

Shuffles gehören zu einer Klasse, die als "vollständige Transformationen" bekannt ist.

Ein Shuffle ist eine von vielen Aktionen in Spark.

Bei einem Shuffle schreibt Spark Daten auf die Festplatte.

Q39. Der unten gezeigte Codeblock soll nur den durchschnittlichen Vorhersagefehler (Spalte predError) einer zufälligen Teilmenge ohne Ersetzung von etwa 15% Zeilen im DataFrame transactionsDf zurückgeben. Wählen Sie die Antwort, die die Leerstellen im Codeblock korrekt ausfüllt, um dies zu erreichen.
transactionsDf.__1__(__2__, __3__).__4__(avg(‘predError’))

1. Probe
2. Wahr
3. 0.15
4. filtern

1. Probe
2. Falsch
3. 0.15
4. wählen Sie

1. Probe
2. 0.85
3. Falsch
4. wählen Sie

1. fraktion
2. 0.15
3. Wahr
4. wo

1. fraktion
2. Falsch
3. 0.85
4. wählen Sie

Q40. Welcher der folgenden Codeblöcke entfernt die zuvor zwischengespeicherten DataFrame-TransaktionenDf sofort aus dem Speicher und von der Festplatte?

array_remove(transactionsDf, "*")

transactionsDf.unpersist()
(Richtig)

del TransaktionenDf

transactionsDf.clearCache()

transactionsDf.persist()

Q41. Welcher der folgenden Codeblöcke zeigt verschiedene aggregierte Statistiken für alle Spalten im DataFrame transactionsDf an, einschließlich der Standardabweichung und des Minimums der Werte in jeder Spalte?

TransaktionenDf.Zusammenfassung()

transactionsDf.agg("count", "mean", "stddev", "25%", "50%", "75%", "min")

transactionsDf.summary("count", "mean", "stddev", "25%", "50%", "75%", "max").show()

transactionsDf.agg("count", "mean", "stddev", "25%", "50%", "75%", "min").show()

transactionsDf.summary().show()

Q42. Welche der folgenden Eigenschaften beschreibt die Dataset-API?

Die Dataset-API unterstützt keine unstrukturierten Daten.

In Python ähnelt die Dataset-API hauptsächlich der DataFrame-API von Pandas.

In Python wird das Schema der Dataset-API mit Hilfe von Typ-Hinweisen erstellt.

Die Dataset-API ist in Scala verfügbar, aber nicht in Python.

Die Dataset-API bietet keine Kompilierzeit-Typsicherheit.

Q43. Der unten angezeigte Codeblock enthält einen Fehler. Der Codeblock sollte alle Zeilen des DataFrame transactionsDf zurückgeben, aber nur die Spalten storeId und predError enthalten. Finden Sie den Fehler.
Code-Block:
spark.collect(transactionsDf.select("storeId", "predError"))

Anstelle von select muss der DataFrame transactionsDf mit dem Filteroperator gefiltert werden.

Die Spalten storeId und predError müssen als Python-Liste dargestellt werden, weshalb sie in Klammern ([]) eingeschlossen werden müssen.

Die take-Methode sollte anstelle der collect-Methode verwendet werden.

Anstelle von collect muss collectAsRows aufgerufen werden.

Die collect-Methode ist keine Methode des SparkSession-Objekts.

Q44. Welche der folgenden Aussagen über RDDs ist falsch?

Ein RDD besteht aus einer einzigen Partition.

Die hochrangige DataFrame-API baut auf der niedrigrangigen RDD-API auf.

RDDs sind unveränderlich.

RDD steht für Resilient Distributed Dataset.

RDDs eignen sich hervorragend, um Spark genau zu instruieren, wie eine Abfrage durchzuführen ist.

Q45. Welcher der folgenden Codeblöcke gibt eine einzelne Zeile aus DataFrame transactionsDf zurück?
Vollständiger DataFrame TransaktionenDf:
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.| 4| null| null| 3| 2|null|
8.| 5| null| null| null| 2|null|
9.| 6| 3| 2| 25| 2|null|
10.+————-+———+—–+——-+———+—-+

transactionsDf.where(col("storeId").between(3,25))

transactionsDf.filter((col("storeId")!=25) | (col("productId")==2))

transactionsDf.filter(col("storeId")==25).select("predError", "storeId").distinct()

transactionsDf.select("productId", "storeId").where("storeId == 2 OR storeId != 25")

transactionsDf.where(col("value").isNull()).select("productId", "storeId").distinct()

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