Databricks Certification Associate-Developer-Apache-Spark-3.5

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Databricks Associate-Developer-Apache-Spark-3.5 考試大綱主題:

最新的 Databricks Certification Associate-Developer-Apache-Spark-3.5 免費考試真題：

1. A Spark application is experiencing performance issues in client mode because the driver is resource-constrained.
How should this issue be resolved?

A) Switch the deployment mode to cluster mode
B) Add more executor instances to the cluster
C) Increase the driver memory on the client machine
D) Switch the deployment mode to local mode

2. 9 of 55.
Given the code fragment:
import pyspark.pandas as ps
pdf = ps.DataFrame(data)
Which method is used to convert a Pandas API on Spark DataFrame (pyspark.pandas.DataFrame) into a standard PySpark DataFrame (pyspark.sql.DataFrame)?

A) pdf.to_spark()
B) pdf.to_pandas()
C) pdf.to_dataframe()
D) pdf.spark()

3. The following code fragment results in an error:
@F.udf(T.IntegerType())
def simple_udf(t: str) -> str:
return answer * 3.14159
Which code fragment should be used instead?

A) @F.udf(T.DoubleType())
def simple_udf(t: float) -> float:
return t * 3.14159
B) @F.udf(T.IntegerType())
def simple_udf(t: float) -> float:
return t * 3.14159
C) @F.udf(T.IntegerType())
def simple_udf(t: int) -> int:
return t * 3.14159
D) @F.udf(T.DoubleType())
def simple_udf(t: int) -> int:
return t * 3.14159

4. 31 of 55.
Given a DataFrame df that has 10 partitions, after running the code:
df.repartition(20)
How many partitions will the result DataFrame have?

A) 5
B) Same number as the cluster executors
C) 10
D) 20

5. 8 of 55.
A data scientist at a large e-commerce company needs to process and analyze 2 TB of daily customer transaction data. The company wants to implement real-time fraud detection and personalized product recommendations.
Currently, the company uses a traditional relational database system, which struggles with the increasing data volume and velocity.
Which feature of Apache Spark effectively addresses this challenge?

A) Ability to process small datasets efficiently
B) Support for SQL queries on structured data
C) Built-in machine learning libraries
D) In-memory computation and parallel processing capabilities

問題與答案：