Associate-Developer-Apache-Spark-3.5試験認定を取られるメリット

ほとんどの企業では従業員が専門試験の認定資格を取得する必要があるため、Associate-Developer-Apache-Spark-3.5試験の認定資格がどれほど重要であるかわかります。テストに合格すれば、昇進のチャンスとより高い給料を得ることができます。あなたのプロフェッショナルな能力が権威によって認められると、それはあなたが急速に発展している情報技術に優れていることを意味し、上司や大学から注目を受けます。より明るい未来とより良い生活のために私たちの信頼性の高いAssociate-Developer-Apache-Spark-3.5最新試験問題集を選択しましょう。

Databricks Certified Associate Developer for Apache Spark 3.5 - Python試験学習資料での高い復習効率

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Tech4Examはどんな学習資料を提供していますか？

現代技術は人々の生活と働きの仕方を革新します（Associate-Developer-Apache-Spark-3.5試験学習資料）。 広く普及しているオンラインシステムとプラットフォームは最近の現象となり、IT業界は最も見通しがある業界（Associate-Developer-Apache-Spark-3.5試験認定）となっています。 企業や機関では、候補者に優れた教育の背景が必要であるという事実にもかかわらず、プロフェッショナル認定のようなその他の要件があります。それを考慮すると、適切なDatabricks　Databricks Certified Associate Developer for Apache Spark 3.5 - Python試験認定は候補者が高給と昇進を得られるのを助けます。

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Databricks Certified Associate Developer for Apache Spark 3.5 - Python 認定 Associate-Developer-Apache-Spark-3.5 試験問題:

1. What is the relationship between jobs, stages, and tasks during execution in Apache Spark?
Options:

A) A stage contains multiple jobs, and each job contains multiple tasks.
B) A job contains multiple tasks, and each task contains multiple stages.
C) A stage contains multiple tasks, and each task contains multiple jobs.
D) A job contains multiple stages, and each stage contains multiple tasks.

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

3. Given the code:

df = spark.read.csv("large_dataset.csv")
filtered_df = df.filter(col("error_column").contains("error"))
mapped_df = filtered_df.select(split(col("timestamp")," ").getItem(0).alias("date"), lit(1).alias("count")) reduced_df = mapped_df.groupBy("date").sum("count") reduced_df.count() reduced_df.show() At which point will Spark actually begin processing the data?

A) When the count action is applied
B) When the filter transformation is applied
C) When the show action is applied
D) When the groupBy transformation is applied

4. A Spark developer wants to improve the performance of an existing PySpark UDF that runs a hash function that is not available in the standard Spark functions library. The existing UDF code is:

import hashlib
import pyspark.sql.functions as sf
from pyspark.sql.types import StringType
def shake_256(raw):
return hashlib.shake_256(raw.encode()).hexdigest(20)
shake_256_udf = sf.udf(shake_256, StringType())
The developer wants to replace this existing UDF with a Pandas UDF to improve performance. The developer changes the definition ofshake_256_udfto this:CopyEdit shake_256_udf = sf.pandas_udf(shake_256, StringType()) However, the developer receives the error:
What should the signature of theshake_256()function be changed to in order to fix this error?

A) def shake_256(df: pd.Series) -> str:
B) def shake_256(df: pd.Series) -> pd.Series:
C) def shake_256(raw: str) -> str:
D) def shake_256(df: Iterator[pd.Series]) -> Iterator[pd.Series]:

5. A developer is running Spark SQL queries and notices underutilization of resources. Executors are idle, and the number of tasks per stage is low.
What should the developer do to improve cluster utilization?

A) Reduce the value of spark.sql.shuffle.partitions
B) Enable dynamic resource allocation to scale resources as needed
C) Increase the value of spark.sql.shuffle.partitions
D) Increase the size of the dataset to create more partitions

質問と回答：