Databricks Databricks Certification Associate-Developer-Apache-Spark

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

Databricks Certified Associate Developer for Apache Spark 3.0 Associate-Developer-Apache-Spark questions d'examen

1. The code block displayed below contains an error. The code block should return a new DataFrame that only contains rows from DataFrame transactionsDf in which the value in column predError is at least 5. Find the error.
Code block:
transactionsDf.where("col(predError) >= 5")

A) The argument to the where method cannot be a string.
B) The expression returns the original DataFrame transactionsDf and not a new DataFrame. To avoid this, the code block should be transactionsDf.toNewDataFrame().where("col(predError) >= 5").
C) Instead of >=, the SQL operator GEQ should be used.
D) The argument to the where method should be "predError >= 5".
E) Instead of where(), filter() should be used.

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

3. Which of the following code blocks returns a DataFrame that has all columns of DataFrame transactionsDf and an additional column predErrorSquared which is the squared value of column predError in DataFrame transactionsDf?

A) transactionsDf.withColumnRenamed("predErrorSquared", pow(predError, 2))
B) transactionsDf.withColumn("predErrorSquared", "predError"**2)
C) transactionsDf.withColumn("predErrorSquared", pow(col("predError"), lit(2)))
D) transactionsDf.withColumn("predErrorSquared", pow(predError, lit(2)))
E) transactionsDf.withColumn("predError", pow(col("predErrorSquared"), 2))

4. Which of the following code blocks stores a part of the data in DataFrame itemsDf on executors?

A) itemsDf.cache(eager=True)
B) cache(itemsDf)
C) itemsDf.rdd.storeCopy()
D) itemsDf.cache().filter()
E) itemsDf.cache().count()

5. Which of the following code blocks produces the following output, given DataFrame transactionsDf?
Output:
1.root
2. |-- transactionId: integer (nullable = true)
3. |-- predError: integer (nullable = true)
4. |-- value: integer (nullable = true)
5. |-- storeId: integer (nullable = true)
6. |-- productId: integer (nullable = true)
7. |-- f: integer (nullable = true)
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.+-------------+---------+-----+-------+---------+----+

A) transactionsDf.schema.print()
B) print(transactionsDf.schema)
C) transactionsDf.printSchema()
D) transactionsDf.rdd.formatSchema()
E) transactionsDf.rdd.printSchema()

Questions et réponses: