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Associate-Developer-Apache-Spark-3.5 Vorbereitung, Associate-Developer-Apache-Spark-3.5 Prüfungen

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Databricks Certified Associate Developer for Apache Spark 3.5 - Python Associate-Developer-Apache-Spark-3.5 Prüfungsfragen mit Lösungen (Q39-Q44):

39. Frage
Given this view definition:
df.createOrReplaceTempView("users_vw")
Which approach can be used to query the users_vw view after the session is terminated?
Options:

A. Recreate the users_vw and query the data using Spark
B. Query the users_vw using Spark
C. Persist the users_vw data as a table
D. Save the users_vw definition and query using Spark

Antwort: C

Begründung:
Temp views likecreateOrReplaceTempVieware session-scoped.
They disappear once the Spark session ends.
To retain data across sessions, it must be persisted:
df.write.saveAsTable("users_vw")
Thus, the view needs to be persisted as a table to survive session termination.
Reference:Databricks - Temp vs Global vs Permanent Views

40. Frage
A data scientist is working on a project that requires processing large amounts of structured data, performing SQL queries, and applying machine learning algorithms. The data scientist is considering using Apache Spark for this task.
Which combination of Apache Spark modules should the data scientist use in this scenario?
Options:

A. Spark DataFrames, Spark SQL, and MLlib
B. Spark SQL, Pandas API on Spark, and Structured Streaming
C. Spark DataFrames, Structured Streaming, and GraphX
D. Spark Streaming, GraphX, and Pandas API on Spark

Antwort: A

Begründung:
Comprehensive Explanation:
To cover structured data processing, SQL querying, and machine learning in Apache Spark, the correct combination of components is:
Spark DataFrames: for structured data processing
Spark SQL: to execute SQL queries over structured data
MLlib: Spark's scalable machine learning library
This trio is designed for exactly this type of use case.
Why other options are incorrect:
A: GraphX is for graph processing - not needed here.
B: Pandas API on Spark is useful, but MLlib is essential for ML, which this option omits.
C: Spark Streaming is legacy; GraphX is irrelevant here.
Reference:Apache Spark Modules Overview

41. Frage
In the code block below,aggDFcontains aggregations on a streaming DataFrame:

Which output mode at line 3 ensures that the entire result table is written to the console during each trigger execution?

A. append
B. aggregate
C. complete
D. replace

Antwort: C

Begründung:
Comprehensive and Detailed Explanation From Exact Extract:
The correct output mode for streaming aggregations that need to output the full updated results at each trigger is"complete".
From the official documentation:
"complete: The entire updated result table will be output to the sink every time there is a trigger." This is ideal for aggregations, such as counts or averages grouped by a key, where the result table changes incrementally over time.
append: only outputs newly added rows
replace and aggregate: invalid values for output mode
Reference: Spark Structured Streaming Programming Guide # Output Modes

42. Frage
A data scientist is analyzing a large dataset and has written a PySpark script that includes several transformations and actions on a DataFrame. The script ends with acollect()action to retrieve the results.
How does Apache Spark™'s execution hierarchy process the operations when the data scientist runs this script?

A. Spark creates a single task for each transformation and action in the script, and these tasks are grouped into stages and jobs based on their dependencies.
B. The entire script is treated as a single job, which is then divided into multiple stages, and each stage is further divided into tasks based on data partitions.
C. Thecollect()action triggers a job, which is divided into stages at shuffle boundaries, and each stage is split into tasks that operate on individual data partitions.
D. The script is first divided into multiple applications, then each application is split into jobs, stages, and finally tasks.

Antwort: C

Begründung:
Comprehensive and Detailed Explanation From Exact Extract:
In Apache Spark, the execution hierarchy is structured as follows:
Application: The highest-level unit, representing the user program built on Spark.
Job: Triggered by an action (e.g.,collect(),count()). Each action corresponds to a job.
Stage: A job is divided into stages based on shuffle boundaries. Each stage contains tasks that can be executed in parallel.
Task: The smallest unit of work, representing a single operation applied to a partition of the data.
When thecollect()action is invoked, Spark initiates a job. This job is then divided into stages at points where data shuffling is required (i.e., wide transformations). Each stage comprises tasks that are distributed across the cluster's executors, operating on individual data partitions.
This hierarchical execution model allows Spark to efficiently process large-scale data by parallelizing tasks and optimizing resource utilization.

43. Frage
Which configuration can be enabled to optimize the conversion between Pandas and PySpark DataFrames using Apache Arrow?

A. spark.conf.set("spark.sql.execution.arrow.enabled", "true")
B. spark.conf.set("spark.sql.execution.arrow.pyspark.enabled", "true")
C. spark.conf.set("spark.pandas.arrow.enabled", "true")
D. spark.conf.set("spark.sql.arrow.pandas.enabled", "true")

Antwort: B

Begründung:
Comprehensive and Detailed Explanation From Exact Extract:
Apache Arrow is used under the hood to optimize conversion between Pandas and PySpark DataFrames. The correct configuration setting is:
spark.conf.set("spark.sql.execution.arrow.pyspark.enabled", "true")
From the official documentation:
"This configuration must be enabled to allow for vectorized execution and efficient conversion between Pandas and PySpark using Arrow." Option B is correct.
Options A, C, and D are invalid config keys and not recognized by Spark.
Final Answer: B

44. Frage
......

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