Databricks Certified Associate Developer for Apache Spark 3.5 - Python : Associate-Developer-Apache-Spark-3.5

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Databricks Associate-Developer-Apache-Spark-3.5 시험 요강 주제:

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

1. 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) Run the in_spanish_inner() function in a mapInPandas() function call
D) Convert the Pandas UDF to a PySpark UDF

2. 11 of 55.
Which Spark configuration controls the number of tasks that can run in parallel on an executor?

A) spark.task.maxFailures
B) spark.sql.shuffle.partitions
C) spark.executor.memory
D) spark.executor.cores

3. 2 of 55. Which command overwrites an existing JSON file when writing a DataFrame?

A) df.write.mode("overwrite").json("path/to/file")
B) df.write.json("path/to/file")
C) df.write.mode("append").json("path/to/file")
D) df.write.option("overwrite").json("path/to/file")

4. A developer wants to refactor some older Spark code to leverage built-in functions introduced in Spark 3.5.0. The existing code performs array manipulations manually. Which of the following code snippets utilizes new built-in functions in Spark 3.5.0 for array operations?

A)

result_df = prices_df \
.agg(F.min("spot_price"), F.max("spot_price"))
B)

result_df = prices_df \
.withColumn("valid_price", F.when(F.col("spot_price") > F.lit(min_price), 1).otherwise(0))
C)

result_df = prices_df \
.agg(F.count_if(F.col("spot_price") >= F.lit(min_price)))
D)

result_df = prices_df \
.agg(F.count("spot_price").alias("spot_price")) \
.filter(F.col("spot_price") > F.lit("min_price"))

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

질문과 대답: