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Hohe Bestehensrate

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Keine Beschränkung für die Installationsanzahl

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Databricks Certified Associate Developer for Apache Spark 3.5 - Python Associate-Developer-Apache-Spark-3.5 Prüfungsfragen mit Lösungen:

1. 14 of 55.
A developer created a DataFrame with columns color, fruit, and taste, and wrote the data to a Parquet directory using:
df.write.partitionBy("color", "taste").parquet("/path/to/output")
What is the result of this code?

A) It throws an error if there are null values in either partition column.
B) It stores all data in a single Parquet file.
C) It appends new partitions to an existing Parquet file.
D) It creates separate directories for each unique combination of color and taste.

2. 33 of 55.
The data engineering team created a pipeline that extracts data from a transaction system.
The transaction system stores timestamps in UTC, and the data engineers must now transform the transaction_datetime field to the "America/New_York" timezone for reporting.
Which code should be used to convert the timestamp to the target timezone?

A) raw.withColumn("transaction_datetime", date_format(col("transaction_datetime"), "America/New_York"))
B) raw.withColumn("transaction_datetime", convert_timezone(col("transaction_datetime"), "America/New_York"))
C) raw.withColumn("transaction_datetime", to_utc_timestamp(col("transaction_datetime"), "America/New_York"))
D) raw.withColumn("transaction_datetime", from_utc_timestamp(col("transaction_datetime"), "America/New_York"))

3. 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 = exploded_df.select("record_datetime", "record_exploded")
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 = sensor_df.withColumn("record_exploded", explode("record")) exploded_df = exploded_df.select("record_datetime", "sensor_id", "status", "health")

4. A data engineer noticed improved performance after upgrading from Spark 3.0 to Spark 3.5. The engineer found that Adaptive Query Execution (AQE) was enabled.
Which operation is AQE implementing to improve performance?

A) Improving the performance of single-stage Spark jobs
B) Collecting persistent table statistics and storing them in the metastore for future use
C) Dynamically switching join strategies
D) Optimizing the layout of Delta files on disk

5. A developer initializes a SparkSession:

spark = SparkSession.builder \
.appName("Analytics Application") \
.getOrCreate()
Which statement describes the spark SparkSession?

A) A SparkSession is unique for each appName, and calling getOrCreate() with the same name will return an existing SparkSession once it has been created.
B) A new SparkSession is created every time the getOrCreate() method is invoked.
C) The getOrCreate() method explicitly destroys any existing SparkSession and creates a new one.
D) If a SparkSession already exists, this code will return the existing session instead of creating a new one.

Fragen und Antworten: