Databricks Certified Associate Developer for Apache Spark 3.5 - Python : Associate-Developer-Apache-Spark-3.5시험덤프에 관하여

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1. 13 of 55.
A developer needs to produce a Python dictionary using data stored in a small Parquet table, which looks like this:
region_id
region_name
10
North
12
East
14
West
The resulting Python dictionary must contain a mapping of region_id to region_name, containing the smallest 3 region_id values.
Which code fragment meets the requirements?

A) regions_dict = dict(regions.take(3))
B) regions_dict = dict(regions.select("region_id", "region_name").rdd.collect())
C) regions_dict = dict(regions.orderBy("region_id").limit(3).rdd.map(lambda x: (x.region_id, x.region_name)).collect())
D) regions_dict = regions.select("region_id", "region_name").take(3)

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

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

3. What is the relationship between jobs, stages, and tasks during execution in Apache Spark?
Options:

A) A job contains multiple stages, and each stage contains multiple tasks.
B) A job contains multiple tasks, and each task contains multiple stages.
C) A stage contains multiple tasks, and each task contains multiple jobs.
D) A stage contains multiple jobs, and each job contains multiple tasks.

4. A data engineer is building an Apache Spark™ Structured Streaming application to process a stream of JSON events in real time. The engineer wants the application to be fault-tolerant and resume processing from the last successfully processed record in case of a failure. To achieve this, the data engineer decides to implement checkpoints.
Which code snippet should the data engineer use?

A) query = streaming_df.writeStream \
.format("console") \
.outputMode("append") \
.start()
B) query = streaming_df.writeStream \
.format("console") \
.option("checkpoint", "/path/to/checkpoint") \
.outputMode("append") \
.start()
C) query = streaming_df.writeStream \
.format("console") \
.outputMode("complete") \
.start()
D) query = streaming_df.writeStream \
.format("console") \
.outputMode("append") \
.option("checkpointLocation", "/path/to/checkpoint") \
.start()

5. 36 of 55.
What is the main advantage of partitioning the data when persisting tables?

A) It automatically cleans up unused partitions to optimize storage.
B) It ensures that data is loaded into memory all at once for faster query execution.
C) It optimizes by reading only the relevant subset of data from fewer partitions.
D) It compresses the data to save disk space.

질문과 대답: