Databricks Databricks Certification Associate-Developer-Apache-Spark-3.5

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Databricks Associate-Developer-Apache-Spark-3.5 Sujets du programme d'examen :

Databricks Certified Associate Developer for Apache Spark 3.5 - Python Associate-Developer-Apache-Spark-3.5 questions d'examen

Question n°1

32 of 55.
A developer is creating a Spark application that performs multiple DataFrame transformations and actions. The developer wants to maintain optimal performance by properly managing the SparkSession.
How should the developer handle the SparkSession throughout the application?

A. Avoid using a SparkSession and rely on SparkContext only.
B. Create a new SparkSession instance before each transformation.
C. Stop and restart the SparkSession after each action.
D. Use a single SparkSession instance for the entire application.

Question n°2

A Data Analyst is working on the DataFrame sensor_df, which contains two columns:
Which code fragment returns a DataFrame that splits the record column into separate columns and has one array item per row?
A)

B)

C)

D)

A. exploded_df = sensor_df.withColumn("record_exploded", explode("record")) exploded_df = exploded_df.select("record_datetime", "sensor_id", "status", "health")
B. exploded_df = exploded_df.select(
"record_datetime",
"record_exploded.sensor_id",
"record_exploded.status",
"record_exploded.health"
)
exploded_df = sensor_df.withColumn("record_exploded", explode("record"))
C. exploded_df = exploded_df.select(
"record_datetime",
"record_exploded.sensor_id",
"record_exploded.status",
"record_exploded.health"
)
exploded_df = sensor_df.withColumn("record_exploded", explode("record"))
D. exploded_df = exploded_df.select("record_datetime", "record_exploded")

Question n°3

An MLOps engineer is building a Pandas UDF that applies a language model that translates English strings into Spanish. The initial code is loading the model on every call to the UDF, which is hurting the performance of the data pipeline.
The initial code is:

def in_spanish_inner(df: pd.Series) -> pd.Series:
model = get_translation_model(target_lang='es')
return df.apply(model)
in_spanish = sf.pandas_udf(in_spanish_inner, StringType())
How can the MLOps engineer change this code to reduce how many times the language model is loaded?

A. Convert the Pandas UDF from a Series → Series UDF to an Iterator[Series] → Iterator[Series] UDF
B. Convert the Pandas UDF from a Series → Series UDF to a Series → Scalar UDF
C. Convert the Pandas UDF to a PySpark UDF
D. Run the in_spanish_inner() function in a mapInPandas() function call

Question n°4

A data engineer is working on a Streaming DataFrame streaming_df with the given streaming data:

Which operation is supported with streamingdf ?

A. streaming_df. select (countDistinct ("Name") )
B. streaming_df.orderBy("timestamp").limit(4)
C. streaming_df.groupby("Id") .count ()
D. streaming_df.filter (col("count") < 30).show()

Question n°5

A data scientist is working on a large dataset in Apache Spark using PySpark. The data scientist has a DataFrame df with columns user_id, product_id, and purchase_amount and needs to perform some operations on this data efficiently.
Which sequence of operations results in transformations that require a shuffle followed by transformations that do not?

A. df.groupBy("user_id").agg(sum("purchase_amount").alias("total_purchase")).repartition(10)
B. df.withColumn("discount", df.purchase_amount * 0.1).select("discount")
C. df.filter(df.purchase_amount > 100).groupBy("user_id").sum("purchase_amount")
D. df.withColumn("purchase_date", current_date()).where("total_purchase > 50")

Questions et réponses: