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Associate-Developer-Apache-Spark-3.5 Übungstest: Databricks Certified Associate Developer for Apache Spark 3.5 - Python & Associate-Developer-Apache-Spark-3.5 Braindumps Prüfung

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Associate-Developer-Apache-Spark-3.5 Antworten, Associate-Developer-Apache-Spark-3.5 Zertifikatsfragen

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Databricks Certified Associate Developer for Apache Spark 3.5 - Python Associate-Developer-Apache-Spark-3.5 Prüfungsfragen mit Lösungen (Q12-Q17):

12. Frage
A developer is trying to join two tables, sales.purchases_fct and sales.customer_dim, using the following code:

fact_df = purch_df.join(cust_df, F.col('customer_id') == F.col('custid')) The developer has discovered that customers in the purchases_fct table that do not exist in the customer_dim table are being dropped from the joined table.
Which change should be made to the code to stop these customer records from being dropped?

A. fact_df = purch_df.join(cust_df, F.col('cust_id') == F.col('customer_id'))
B. fact_df = purch_df.join(cust_df, F.col('customer_id') == F.col('custid'), 'left')
C. fact_df = cust_df.join(purch_df, F.col('customer_id') == F.col('custid'))
D. fact_df = purch_df.join(cust_df, F.col('customer_id') == F.col('custid'), 'right_outer')

Antwort: B

Begründung:
In Spark, the default join type is an inner join, which returns only the rows with matching keys in both DataFrames. To retain all records from the left DataFrame (purch_df) and include matching records from the right DataFrame (cust_df), a left outer join should be used.
By specifying the join type as 'left', the modified code ensures that all records from purch_df are preserved, and matching records from cust_df are included. Records in purch_df without a corresponding match in cust_df will have null values for the columns from cust_df.
This approach is consistent with standard SQL join operations and is supported in PySpark's DataFrame API.

13. Frage
An engineer notices a significant increase in the job execution time during the execution of a Spark job. After some investigation, the engineer decides to check the logs produced by the Executors.
How should the engineer retrieve the Executor logs to diagnose performance issues in the Spark application?

A. Use the Spark UI to select the stage and view the executor logs directly from the stages tab.
B. Locate the executor logs on the Spark master node, typically under the /tmp directory.
C. Fetch the logs by running a Spark job with the spark-sql CLI tool.
D. Use the command spark-submit with the -verbose flag to print the logs to the console.

Antwort: A

Begründung:
The Spark UI is the standard and most effective way to inspect executor logs, task time, input size, and shuffles.
From the Databricks documentation:
"You can monitor job execution via the Spark Web UI. It includes detailed logs and metrics, including task-level execution time, shuffle reads/writes, and executor memory usage." (Source: Databricks Spark Monitoring Guide) Option A is incorrect: logs are not guaranteed to be in /tmp, especially in cloud environments.
B . -verbose helps during job submission but doesn't give detailed executor logs.
D . spark-sql is a CLI tool for running queries, not for inspecting logs.
Hence, the correct method is using the Spark UI → Stages tab → Executor logs.

14. Frage
A data engineer has been asked to produce a Parquet table which is overwritten every day with the latest data. The downstream consumer of this Parquet table has a hard requirement that the data in this table is produced with all records sorted by the market_time field.
Which line of Spark code will produce a Parquet table that meets these requirements?

A. final_df
.sortWithinPartitions("market_time")
.write
.format("parquet")
.mode("overwrite")
.saveAsTable("output.market_events")
B. final_df
.sort("market_time")
.coalesce(1)
.write
.format("parquet")
.mode("overwrite")
.saveAsTable("output.market_events")
C. final_df
.orderBy("market_time")
.write
.format("parquet")
.mode("overwrite")
.saveAsTable("output.market_events")
D. final_df
.sort("market_time")
.write
.format("parquet")
.mode("overwrite")
.saveAsTable("output.market_events")

Antwort: A

Begründung:
To ensure that data written out to disk is sorted, it is important to consider how Spark writes data when saving to Parquet tables. The methods .sort() or .orderBy() apply a global sort but do not guarantee that the sorting will persist in the final output files unless certain conditions are met (e.g. a single partition via .coalesce(1) - which is not scalable).
Instead, the proper method in distributed Spark processing to ensure rows are sorted within their respective partitions when written out is:
.sortWithinPartitions("column_name")
According to Apache Spark documentation:
"sortWithinPartitions() ensures each partition is sorted by the specified columns. This is useful for downstream systems that require sorted files." This method works efficiently in distributed settings, avoids the performance bottleneck of global sorting (as in .orderBy() or .sort()), and guarantees each output partition has sorted records - which meets the requirement of consistently sorted data.
Thus:
Option A and B do not guarantee the persisted file contents are sorted.
Option C introduces a bottleneck via .coalesce(1) (single partition).
Option D correctly applies sorting within partitions and is scalable.

15. Frage
A Data Analyst is working on the DataFramesensor_df, which contains two columns:
Which code fragment returns a DataFrame that splits therecordcolumn into separate columns and has one array item per row?
A)

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

Antwort: B

Begründung:
Comprehensive and Detailed Explanation From Exact Extract:
To flatten an array of structs into individual rows and access fields within each struct, you must:
Useexplode()to expand the array so each struct becomes its own row.
Access the struct fields via dot notation (e.g.,record_exploded.sensor_id).
Option C does exactly that:
First, explode therecordarray column into a new columnrecord_exploded.
Then, access fields of the struct using the dot syntax inselect.
This is standard practice in PySpark for nested data transformation.
Final Answer: C

16. Frage
28 of 55.
A data analyst builds a Spark application to analyze finance data and performs the following operations:
filter, select, groupBy, and coalesce.
Which operation results in a shuffle?

A. groupBy
B. filter
C. select
D. coalesce

Antwort: A

Begründung:
In Spark, a shuffle occurs when data needs to be redistributed across partitions or nodes, typically due to operations that require grouping, joining, or sorting.
groupBy triggers a shuffle because it aggregates data based on key values, requiring data from multiple partitions to be moved across the cluster.
Operations like filter and select are narrow transformations (no shuffle).
coalesce can reduce the number of partitions without a full shuffle (unlike repartition).
Why the other options are incorrect:
A (filter) - Narrow transformation, no shuffle.
B (select) - Simple projection, no data movement.
D (coalesce) - Reduces partitions locally without shuffle.
Reference:
Spark Architecture - Transformations and Actions; narrow vs. wide transformations.
Databricks Exam Guide (June 2025): Section "Apache Spark Architecture and Components" - explains shuffle operations and execution hierarchy.

17. Frage
......

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