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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 (Q71-Q76):

質問 # 71
A data scientist is analyzing a large dataset and has written a PySpark script that includes several transformations and actions on a DataFrame. The script ends with acollect()action to retrieve the results.
How does Apache Spark™'s execution hierarchy process the operations when the data scientist runs this script?

A. The entire script is treated as a single job, which is then divided into multiple stages, and each stage is further divided into tasks based on data partitions.
B. Spark creates a single task for each transformation and action in the script, and these tasks are grouped into stages and jobs based on their dependencies.
C. The script is first divided into multiple applications, then each application is split into jobs, stages, and finally tasks.
D. Thecollect()action triggers a job, which is divided into stages at shuffle boundaries, and each stage is split into tasks that operate on individual data partitions.

正解：D

解説：
Comprehensive and Detailed Explanation From Exact Extract:
In Apache Spark, the execution hierarchy is structured as follows:
Application: The highest-level unit, representing the user program built on Spark.
Job: Triggered by an action (e.g.,collect(),count()). Each action corresponds to a job.
Stage: A job is divided into stages based on shuffle boundaries. Each stage contains tasks that can be executed in parallel.
Task: The smallest unit of work, representing a single operation applied to a partition of the data.
When thecollect()action is invoked, Spark initiates a job. This job is then divided into stages at points where data shuffling is required (i.e., wide transformations). Each stage comprises tasks that are distributed across the cluster's executors, operating on individual data partitions.
This hierarchical execution model allows Spark to efficiently process large-scale data by parallelizing tasks and optimizing resource utilization.

質問 # 72
A DataFramedfhas columnsname,age, andsalary. The developer needs to sort the DataFrame byagein ascending order andsalaryin descending order.
Which code snippet meets the requirement of the developer?

A. df.sort("age", "salary", ascending=[True, True]).show()
B. df.orderBy("age", "salary", ascending=[True, False]).show()
C. df.orderBy(col("age").asc(), col("salary").asc()).show()
D. df.sort("age", "salary", ascending=[False, True]).show()

正解：B

解説：
Comprehensive and Detailed Explanation From Exact Extract:
To sort a PySpark DataFrame by multiple columns with mixed sort directions, the correct usage is:
python
CopyEdit
df.orderBy("age","salary", ascending=[True,False])
agewill be sorted in ascending order
salarywill be sorted in descending order
TheorderBy()andsort()methods in PySpark accept a list of booleans to specify the sort direction for each column.
Documentation Reference:PySpark API - DataFrame.orderBy

質問 # 73
How can a Spark developer ensure optimal resource utilization when running Spark jobs in Local Mode for testing?
Options:

A. Increase the number of local threads based on the number of CPU cores.
B. Configure the application to run in cluster mode instead of local mode.
C. Use the spark.dynamicAllocation.enabled property to scale resources dynamically.
D. Set the spark.executor.memory property to a large value.

正解：A

解説：
When running in local mode (e.g., local[4]), the number inside the brackets defines how many threads Spark will use.
Using local[*] ensures Spark uses all available CPU cores for parallelism.
Example:
spark-submit --masterlocal[*]
Dynamic allocation and executor memory apply to cluster-based deployments, not local mode.
Reference:Spark Master URLs

質問 # 74
A data engineer is working on a real-time analytics pipeline using Apache Spark Structured Streaming. The engineer wants to process incoming data and ensure that triggers control when the query is executed. The system needs to process data in micro-batches with a fixed interval of 5 seconds.
Which code snippet the data engineer could use to fulfil this requirement?
A)

B)

C)

D)

Options:

A. Uses trigger(processingTime=5000) - invalid, as processingTime expects a string.
B. Uses trigger() - default micro-batch trigger without interval.
C. Uses trigger(processingTime='5 seconds') - correct micro-batch trigger with interval.
D. Uses trigger(continuous='5 seconds') - continuous processing mode.

正解：C

解説：
To define a micro-batch interval, the correct syntax is:
query = df.writeStream
outputMode("append")
trigger(processingTime='5 seconds')
start()
This schedules the query to execute every 5 seconds.
Continuous mode (used in Option A) is experimental and has limited sink support.
Option D is incorrect because processingTime must be a string (not an integer).
Option B triggers as fast as possible without interval control.
Reference:Spark Structured Streaming - Triggers

質問 # 75
What is the difference betweendf.cache()anddf.persist()in Spark DataFrame?

A. persist()- Persists the DataFrame with the default storage level (MEMORY_AND_DISK_SER) andcache()- Can be used to set different storage levels to persist the contents of the DataFrame.
B. Both functions perform the same operation. Thepersist()function provides improved performance asits default storage level isDISK_ONLY.
C. Bothcache()andpersist()can be used to set the default storage level (MEMORY_AND_DISK_SER)
D. cache()- Persists the DataFrame with the default storage level (MEMORY_AND_DISK) andpersist()- Can be used to set different storage levels to persist the contents of the DataFrame

正解：D

解説：
Comprehensive and Detailed Explanation From Exact Extract:
df.cache()is shorthand fordf.persist(StorageLevel.MEMORY_AND_DISK)
df.persist()allows specifying any storage level such asMEMORY_ONLY,DISK_ONLY, MEMORY_AND_DISK_SER, etc.
By default,persist()usesMEMORY_AND_DISK, unless specified otherwise.
Reference:Spark Programming Guide - Caching and Persistence

質問 # 76
......

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Sam Shaw Sam Shaw

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