Tech4Examはどんな試験参考書を提供していますか？

テストエンジン：Associate-Developer-Apache-Spark試験試験エンジンは、あなた自身のデバイスにダウンロードして運行できます。インタラクティブでシミュレートされた環境でテストを行います。
PDF（テストエンジンのコピー）：内容はテストエンジンと同じで、印刷をサポートしています。

あなたのテストエンジンはどのように実行しますか？

あなたのPCにダウンロードしてインストールすると、Databricks Associate-Developer-Apache-Sparkテスト問題を練習し、'練習試験'と '仮想試験'2つの異なるオプションを使用してあなたの質問と回答を確認することができます。
仮想試験 - 時間制限付きに試験問題で自分自身をテストします。
練習試験 - 試験問題を1つ1つレビューし、正解をビューします。

返金するポリシーはありますか？ 失敗した場合、どうすれば返金できますか？

はい。弊社はあなたが我々の練習問題を使用して試験に合格しないと全額返金を保証します。返金プロセスは非常に簡単です：購入日から60日以内に不合格成績書を弊社に送っていいです。弊社は成績書を確認した後で、返金を行います。お金は７日以内に支払い口座に戻ります。

Associate-Developer-Apache-Sparkテストエンジンはどのシステムに適用しますか？

オンラインテストエンジンは、WEBブラウザをベースとしたソフトウェアなので、Windows / Mac / Android / iOSなどをサポートできます。どんな電設備でも使用でき、自己ペースで練習できます。オンラインテストエンジンはオフラインの練習をサポートしていますが、前提条件は初めてインターネットで実行することです。
ソフトテストエンジンは、Java環境で運行するWindowsシステムに適用して、複数のコンピュータにインストールすることができます。
PDF版は、Adobe ReaderやFoxit Reader、Google Docsなどの読書ツールに読むことができます。

割引はありますか？

我々社は顧客にいくつかの割引を提供します。 特恵には制限はありません。 弊社のサイトで定期的にチェックしてクーポンを入手することができます。

あなたはAssociate-Developer-Apache-Spark試験参考書の更新をどのぐらいでリリースしていますか？

すべての試験参考書は常に更新されますが、固定日付には更新されません。弊社の専門チームは、試験のアップデートに十分の注意を払い、彼らは常にそれに応じてAssociate-Developer-Apache-Spark試験内容をアップグレードします。

購入後、どれくらいAssociate-Developer-Apache-Spark試験参考書を入手できますか？

あなたは5-10分以内にDatabricks Associate-Developer-Apache-Spark試験参考書を付くメールを受信します。そして即時ダウンロードして勉強します。購入後にAssociate-Developer-Apache-Spark試験参考書を入手しないなら、すぐにメールでお問い合わせください。

更新されたAssociate-Developer-Apache-Spark試験参考書を得ることができ、取得方法？

はい、購入後に1年間の無料アップデートを享受できます。更新があれば、私たちのシステムは更新されたAssociate-Developer-Apache-Spark試験参考書をあなたのメールボックスに自動的に送ります。

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

1. The code block shown below should return all rows of DataFrame itemsDf that have at least 3 items in column itemNameElements. Choose the answer that correctly fills the blanks in the code block to accomplish this.
Example of DataFrame itemsDf:
1.+------+----------------------------------+-------------------+------------------------------------------+
2.|itemId|itemName |supplier |itemNameElements |
3.+------+----------------------------------+-------------------+------------------------------------------+
4.|1 |Thick Coat for Walking in the Snow|Sports Company Inc.|[Thick, Coat, for, Walking, in, the, Snow]|
5.|2 |Elegant Outdoors Summer Dress |YetiX |[Elegant, Outdoors, Summer, Dress] |
6.|3 |Outdoors Backpack |Sports Company Inc.|[Outdoors, Backpack] |
7.+------+----------------------------------+-------------------+------------------------------------------+ Code block:
itemsDf.__1__(__2__(__3__)__4__)

A) 1. filter
2. count
3. itemNameElements
4. >=3
B) 1. filter
2. size
3. "itemNameElements"
4. >=3
(Correct)
C) 1. select
2. count
3. "itemNameElements"
4. >3
D) 1. select
2. size
3. "itemNameElements"
4. >3
E) 1. select
2. count
3. col("itemNameElements")
4. >3

2. Which of the following code blocks returns approximately 1000 rows, some of them potentially being duplicates, from the 2000-row DataFrame transactionsDf that only has unique rows?

A) transactionsDf.take(1000)
B) transactionsDf.sample(False, 0.5)
C) transactionsDf.take(1000).distinct()
D) transactionsDf.sample(True, 0.5, force=True)
E) transactionsDf.sample(True, 0.5)

3. Which of the following code blocks returns a copy of DataFrame transactionsDf where the column storeId has been converted to string type?

A) transactionsDf.withColumn("storeId", convert("storeId").as("string"))
B) transactionsDf.withColumn("storeId", col("storeId", "string"))
C) transactionsDf.withColumn("storeId", col("storeId").convert("string"))
D) transactionsDf.withColumn("storeId", convert("storeId", "string"))
E) transactionsDf.withColumn("storeId", col("storeId").cast("string"))

4. Which of the following DataFrame methods is classified as a transformation?

A) DataFrame.first()
B) DataFrame.show()
C) DataFrame.count()
D) DataFrame.foreach()
E) DataFrame.select()

5. The code block shown below should write DataFrame transactionsDf to disk at path csvPath as a single CSV file, using tabs (\t characters) as separators between columns, expressing missing values as string n/a, and omitting a header row with column names. Choose the answer that correctly fills the blanks in the code block to accomplish this.
transactionsDf.__1__.write.__2__(__3__, " ").__4__.__5__(csvPath)

A) 1. csv
2. option
3. "sep"
4. option("emptyValue", "n/a")
5. path
* 1. repartition(1)
2. mode
3. "sep"
4. mode("nullValue", "n/a")
5. csv
B) 1. repartition(1)
2. option
3. "sep"
4. option("nullValue", "n/a")
5. csv
(Correct)
C) 1. coalesce(1)
2. option
3. "sep"
4. option("header", True)
5. path
D) 1. coalesce(1)
2. option
3. "colsep"
4. option("nullValue", "n/a")
5. path

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