Databricks Associate-Developer-Apache-Spark

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

1. Which of the following code blocks shows the structure of a DataFrame in a tree-like way, containing both column names and types?

A) 1.print(itemsDf.columns)
2.print(itemsDf.types)
B) itemsDf.print.schema()
C) itemsDf.printSchema()
D) spark.schema(itemsDf)
E) itemsDf.rdd.printSchema()

2. The code block shown below should return a DataFrame with all columns of DataFrame transactionsDf, but only maximum 2 rows in which column productId has at least the value 2. Choose the answer that correctly fills the blanks in the code block to accomplish this.
transactionsDf.__1__(__2__).__3__

A) 1. where
2. transactionsDf[productId] >= 2
3. limit(2)
B) 1. filter
2. col("productId") >= 2
3. limit(2)
C) 1. where
2. productId >= 2
3. limit(2)
D) 1. where
2. "productId" > 2
3. max(2)
E) 1. filter
2. productId > 2
3. max(2)

3. The code block displayed below contains an error. The code block should merge the rows of DataFrames transactionsDfMonday and transactionsDfTuesday into a new DataFrame, matching column names and inserting null values where column names do not appear in both DataFrames. Find the error.
Sample of DataFrame transactionsDfMonday:
1.+-------------+---------+-----+-------+---------+----+
2.|transactionId|predError|value|storeId|productId| f|
3.+-------------+---------+-----+-------+---------+----+
4.| 5| null| null| null| 2|null|
5.| 6| 3| 2| 25| 2|null|
6.+-------------+---------+-----+-------+---------+----+
Sample of DataFrame transactionsDfTuesday:
1.+-------+-------------+---------+-----+
2.|storeId|transactionId|productId|value|
3.+-------+-------------+---------+-----+
4.| 25| 1| 1| 4|
5.| 2| 2| 2| 7|
6.| 3| 4| 2| null|
7.| null| 5| 2| null|
8.+-------+-------------+---------+-----+
Code block:
sc.union([transactionsDfMonday, transactionsDfTuesday])

A) Instead of the Spark context, transactionDfMonday should be called with the unionByName method instead of the union method, making sure to not use its default arguments.
B) Instead of the Spark context, transactionDfMonday should be called with the join method instead of the union method, making sure to use its default arguments.
C) The DataFrames' RDDs need to be passed into the sc.union method instead of the DataFrame variable names.
D) Instead of union, the concat method should be used, making sure to not use its default arguments.
E) Instead of the Spark context, transactionDfMonday should be called with the union method.

4. The code block displayed below contains an error. The code block should arrange the rows of DataFrame transactionsDf using information from two columns in an ordered fashion, arranging first by column value, showing smaller numbers at the top and greater numbers at the bottom, and then by column predError, for which all values should be arranged in the inverse way of the order of items in column value. Find the error.
Code block:
transactionsDf.orderBy('value', asc_nulls_first(col('predError')))

A) Instead of orderBy, sort should be used.
B) Column predError should be sorted in a descending way, putting nulls last.
C) Column predError should be sorted by desc_nulls_first() instead.
D) Column value should be wrapped by the col() operator.
E) Two orderBy statements with calls to the individual columns should be chained, instead of having both columns in one orderBy statement.

5. Which of the following code blocks reads in the two-partition parquet file stored at filePath, making sure all columns are included exactly once even though each partition has a different schema?
Schema of first partition:
1.root
2. |-- transactionId: integer (nullable = true)
3. |-- predError: integer (nullable = true)
4. |-- value: integer (nullable = true)
5. |-- storeId: integer (nullable = true)
6. |-- productId: integer (nullable = true)
7. |-- f: integer (nullable = true)
Schema of second partition:
1.root
2. |-- transactionId: integer (nullable = true)
3. |-- predError: integer (nullable = true)
4. |-- value: integer (nullable = true)
5. |-- storeId: integer (nullable = true)
6. |-- rollId: integer (nullable = true)
7. |-- f: integer (nullable = true)
8. |-- tax_id: integer (nullable = false)

A) spark.read.option("mergeSchema", "true").parquet(filePath)
B) spark.read.parquet(filePath)
C) 1.nx = 0
2.for file in dbutils.fs.ls(filePath):
3. if not file.name.endswith(".parquet"):
4. continue
5. df_temp = spark.read.parquet(file.path)
6. if nx == 0:
7. df = df_temp
8. else:
9. df = df.union(df_temp)
10. nx = nx+1
11.df
D) spark.read.parquet(filePath, mergeSchema='y')
E) 1.nx = 0
2.for file in dbutils.fs.ls(filePath):
3. if not file.name.endswith(".parquet"):
4. continue
5. df_temp = spark.read.parquet(file.path)
6. if nx == 0:
7. df = df_temp
8. else:
9. df = df.join(df_temp, how="outer")
10. nx = nx+1
11.df

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