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Databricks Associate-Developer-Apache-Spark-3.5인증시험공부자료, Associate-Developer-Apache-Spark-3.5최신기출자료

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최신 Databricks Certification Associate-Developer-Apache-Spark-3.5 무료샘플문제 (Q81-Q86):

질문 # 81
A DataFramedfhas columnsname,age, andsalary. The developer needs to sort the DataFrame byagein ascending order andsalaryin descending order.
Which code snippet meets the requirement of the developer?

A. df.sort("age", "salary", ascending=[True, True]).show()
B. df.orderBy(col("age").asc(), col("salary").asc()).show()
C. df.orderBy("age", "salary", ascending=[True, False]).show()
D. df.sort("age", "salary", ascending=[False, True]).show()

정답：C

설명：
Comprehensive and Detailed Explanation From Exact Extract:
To sort a PySpark DataFrame by multiple columns with mixed sort directions, the correct usage is:
python
CopyEdit
df.orderBy("age","salary", ascending=[True,False])
agewill be sorted in ascending order
salarywill be sorted in descending order
TheorderBy()andsort()methods in PySpark accept a list of booleans to specify the sort direction for each column.
Documentation Reference:PySpark API - DataFrame.orderBy

질문 # 82
Given the code fragment:

import pyspark.pandas as ps
psdf = ps.DataFrame({'col1': [1, 2], 'col2': [3, 4]})
Which method is used to convert a Pandas API on Spark DataFrame (pyspark.pandas.DataFrame) into a standard PySpark DataFrame (pyspark.sql.DataFrame)?

A. psdf.to_pyspark()
B. psdf.to_dataframe()
C. psdf.to_spark()
D. psdf.to_pandas()

정답：C

설명：
Comprehensive and Detailed Explanation From Exact Extract:
Pandas API on Spark (pyspark.pandas) allows interoperability with PySpark DataFrames. To convert apyspark.pandas.DataFrameto a standard PySpark DataFrame, you use.to_spark().
Example:
df = psdf.to_spark()
This is the officially supported method as per Databricks Documentation.
Incorrect options:
B, D: Invalid or nonexistent methods.
C: Converts to a local pandas DataFrame, not a PySpark DataFrame.

질문 # 83
Given:
python
CopyEdit
spark.sparkContext.setLogLevel("<LOG_LEVEL>")
Which set contains the suitable configuration settings for Spark driver LOG_LEVELs?

A. WARN, NONE, ERROR, FATAL
B. FATAL, NONE, INFO, DEBUG
C. ERROR, WARN, TRACE, OFF
D. ALL, DEBUG, FAIL, INFO

정답：C

설명：
Comprehensive and Detailed Explanation From Exact Extract:
ThesetLogLevel()method ofSparkContextsets the logging level on the driver, which controls the verbosity of logs emitted during job execution. Supported levels are inherited from log4j and include the following:
ALL
DEBUG
ERROR
FATAL
INFO
OFF
TRACE
WARN
According to official Spark and Databricks documentation:
"Valid log levels include: ALL, DEBUG, ERROR, FATAL, INFO, OFF, TRACE, and WARN." Among the choices provided, only option B (ERROR, WARN, TRACE, OFF) includes four valid log levels and excludes invalid ones like "FAIL" or "NONE".
Reference: Apache Spark API docs # SparkContext.setLogLevel

질문 # 84
What is the benefit of using Pandas on Spark for data transformations?
Options:

A. It runs on a single node only, utilizing the memory with memory-bound DataFrames and hence cost- efficient.
B. It is available only with Python, thereby reducing the learning curve.
C. It executes queries faster using all the available cores in the cluster as well as provides Pandas's rich set of features.
D. It computes results immediately using eager execution, making it simple to use.

정답：C

설명：
Pandas API on Spark (formerly Koalas) offers:
Familiar Pandas-like syntax
Distributed execution using Spark under the hood
Scalability for large datasets across the cluster
It provides the power of Spark while retaining the productivity of Pandas.
Reference:Pandas API on Spark Guide

질문 # 85
Given the following code snippet inmy_spark_app.py:

What is the role of the driver node?

A. The driver node holds the DataFrame data and performs all computations locally
B. The driver node orchestrates the execution by transforming actions into tasks and distributing them to worker nodes
C. The driver node stores the final result after computations are completed by worker nodes
D. The driver node only provides the user interface for monitoring the application

정답：B

설명：
Comprehensive and Detailed Explanation From Exact Extract:
In the Spark architecture, the driver node is responsible for orchestrating the execution of a Spark application.
It converts user-defined transformations and actions into a logical plan, optimizes it into a physical plan, and then splits the plan into tasks that are distributed to the executor nodes.
As per Databricks and Spark documentation:
"The driver node is responsible for maintaining information about the Spark application, responding to a user's program or input, and analyzing, distributing, and scheduling work across the executors." This means:
Option A is correct because the driver schedules and coordinates the job execution.
Option B is incorrect because the driver does more than just UI monitoring.
Option C is incorrect since data and computations are distributed across executor nodes.
Option D is incorrect; results are returned to the driver but not stored long-term by it.
Reference: Databricks Certified Developer Spark 3.5 Documentation # Spark Architecture # Driver vs Executors.

질문 # 86
......

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