コースの簡単な紹介

ほとんどのユーザーにとって、関連する資格試験へのアクセスが最初であるかもしれないので、資格試験に関連するコース内容の多くは複雑で難解です。 これらの無知な初心者によれば、Associate-Developer-Apache-Spark試験問題は読みやすく、対応する例と同時に説明する一連の基本コースを設定し、Databricks Certified Associate Developer for Apache Spark 3.0 Exam試験問題でユーザーが見つけることができるようにしました 実生活と学んだ知識の実際の利用に対応し、ユーザーと記憶の理解を深めました。 シンプルなテキストメッセージは、カラフルなストーリーや写真の美しさを上げるに値する、Associate-Developer-Apache-Sparkテストガイドを初心者のためのゼロの基準に合うようにし、リラックスした幸せな雰囲気の中でより役立つ知識を習得します。 団結の状態を達成するために。

真のシミュレーション環境

多くのユーザーが最初に試験に参加しているので、上記の試験と試験時間の分布は確かな経験を欠いており、したがって試験場所で混乱しがちであるため、つかむ時間は結局試験を完全に終わらせなかった。 この現象の発生を避けるために、Databricks Certified Associate Developer for Apache Spark 3.0 Exam試験問題は各試験シミュレーションテスト環境に対応する製品を持ち、ユーザーはプラットフォーム上の自分のアカウントにログオンし、同時に試験シミュレーションに参加したいものを選択します。Associate-Developer-Apache-Spark試験問題は自動的にユーザーが実際のテスト環境のシミュレーションテストシステムと同じように提示され、ソフトウェア内蔵のタイマー機能は体系的な達成するために、ユーザーが時間をかけてより良い制御を助けることができます。Associate-Developer-Apache-Sparkテストガイドを使って問題を横から解決するためにユーザーのスピードを向上させるためにも。

簡潔な内容

分析後のすべての種類の試験の暦年に基づくエキスパートによるAssociate-Developer-Apache-Spark試験問題、それは開発動向に焦点を当てた試験論文に適合し、そしてあなたが直面するあらゆる種類の困難を要約し、ユーザーレビューを強調する 知識の内容を習得する必要があります。 そして他の教育プラットフォームとは異なり、Databricks Certified Associate Developer for Apache Spark 3.0 Exam試験問題は暦年試験問題の主な内容が長い時間の形式でユーザーの前に表示されていないが、できるだけ簡潔で目立つテキストで概説されていますAssociate-Developer-Apache-Sparkテストガイドは、今年の予測トレンドの命題を正確かつ正確に表現しており、トピックデザインのシミュレーションを通して細心の注意を払っています。

私たちのDatabricks Certified Associate Developer for Apache Spark 3.0 Exam研究問題は質が高いです。 それでテストの準備をするためのすべての効果的で中心的な習慣があります。 私たちの職業的能力により、Associate-Developer-Apache-Spark試験問題を編集するのに必要なテストポイントに同意することができます。 それはあなたの難しさを解決するための試験の中心を指しています。 最も重要なメッセージに対するAssociate-Developer-Apache-Sparkテストガイドの質問と回答の最小数で、すべてのユーザーが簡単に効率的な学習を行えるようにし、余分な負担を増やさずに、最後にAssociate-Developer-Apache-Spark試験問題にユーザーがすぐに試験合格できるようにします。

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Databricks Certified Associate Developer for Apache Spark 3.0 認定 Associate-Developer-Apache-Spark 試験問題:

1. Which of the following code blocks prints out in how many rows the expression Inc. appears in the string-type column supplier of DataFrame itemsDf?

A) print(itemsDf.foreach(lambda x: 'Inc.' in x).sum())
B) 1.counter = 0
2.
3.for index, row in itemsDf.iterrows():
4. if 'Inc.' in row['supplier']:
5. counter = counter + 1
6.
7.print(counter)
C) 1.accum=sc.accumulator(0)
2.
3.def check_if_inc_in_supplier(row):
4. if 'Inc.' in row['supplier']:
5. accum.add(1)
6.
7.itemsDf.foreach(check_if_inc_in_supplier)
8.print(accum.value)
D) 1.counter = 0
2.
3.def count(x):
4. if 'Inc.' in x['supplier']:
5. counter = counter + 1
6.
7.itemsDf.foreach(count)
8.print(counter)
E) print(itemsDf.foreach(lambda x: 'Inc.' in x))

2. Which of the following statements about Spark's configuration properties is incorrect?

A) The maximum number of tasks that an executor can process at the same time is controlled by the spark.task.cpus property.
B) The default value for spark.sql.autoBroadcastJoinThreshold is 10MB.
C) The maximum number of tasks that an executor can process at the same time is controlled by the spark.executor.cores property.
D) The default number of partitions to use when shuffling data for joins or aggregations is 300.
E) The default number of partitions returned from certain transformations can be controlled by the spark.default.parallelism property.

3. The code block displayed below contains an error. The code block should return a DataFrame where all entries in column supplier contain the letter combination et in this order. Find the error.
Code block:
itemsDf.filter(Column('supplier').isin('et'))

A) Instead of isin, it should be checked whether column supplier contains the letters et, so isin should be replaced with contains. In addition, the column should be accessed using col['supplier'].
B) The expression only returns a single column and filter should be replaced by select.
C) The Column operator should be replaced by the col operator and instead of isin, contains should be used.
D) The expression inside the filter parenthesis is malformed and should be replaced by isin('et', 'supplier').

4. In which order should the code blocks shown below be run in order to create a DataFrame that shows the mean of column predError of DataFrame transactionsDf per column storeId and productId, where productId should be either 2 or 3 and the returned DataFrame should be sorted in ascending order by column storeId, leaving out any nulls in that column?
DataFrame transactionsDf:
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.+-------------+---------+-----+-------+---------+----+
1. .mean("predError")
2. .groupBy("storeId")
3. .orderBy("storeId")
4. transactionsDf.filter(transactionsDf.storeId.isNotNull())
5. .pivot("productId", [2, 3])

A) 4, 5, 2, 3, 1
B) 4, 2, 1
C) 4, 1, 5, 2, 3
D) 4, 2, 5, 1, 3
E) 4, 3, 2, 5, 1

5. Which of the following code blocks applies the Python function to_limit on column predError in table transactionsDf, returning a DataFrame with columns transactionId and result?

A) 1.spark.udf.register("LIMIT_FCN", to_limit)
2.spark.sql("SELECT transactionId, to_limit(predError) AS result FROM transactionsDf") spark.sql("SELECT transactionId, udf(to_limit(predError)) AS result FROM transactionsDf")
B) 1.spark.udf.register("LIMIT_FCN", to_limit)
2.spark.sql("SELECT transactionId, LIMIT_FCN(predError) FROM transactionsDf AS result")
C) 1.spark.udf.register(to_limit, "LIMIT_FCN")
2.spark.sql("SELECT transactionId, LIMIT_FCN(predError) AS result FROM transactionsDf")
D) 1.spark.udf.register("LIMIT_FCN", to_limit)
2.spark.sql("SELECT transactionId, LIMIT_FCN(predError) AS result FROM transactionsDf") (Correct)

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