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最新的 Databricks Certification Associate-Developer-Apache-Spark-3.5 免費考試真題:

1. A data analyst builds a Spark application to analyze finance data and performs the following operations:filter, select,groupBy, andcoalesce.
Which operation results in a shuffle?

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

2. Which Spark configuration controls the number of tasks that can run in parallel on the executor?
Options:

A) spark.driver.cores
B) spark.executor.memory
C) spark.executor.cores
D) spark.task.maxFailures

3. An engineer has a large ORC file located at/file/test_data.orcand wants to read only specific columns to reduce memory usage.
Which code fragment will select the columns, i.e.,col1,col2, during the reading process?

A) spark.read.orc("/file/test_data.orc").filter("col1 = 'value' ").select("col2")
B) spark.read.format("orc").load("/file/test_data.orc").select("col1", "col2")
C) spark.read.orc("/file/test_data.orc").selected("col1", "col2")
D) spark.read.format("orc").select("col1", "col2").load("/file/test_data.orc")

4. 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) Run thein_spanish_inner()function in amapInPandas()function call
B) Convert the Pandas UDF to a PySpark UDF
C) Convert the Pandas UDF from a Series # Series UDF to an Iterator[Series] # Iterator[Series] UDF
D) Convert the Pandas UDF from a Series # Series UDF to a Series # Scalar UDF

5. A Spark application developer wants to identify which operations cause shuffling, leading to a new stage in the Spark execution plan.
Which operation results in a shuffle and a new stage?

A) DataFrame.groupBy().agg()
B) DataFrame.withColumn()
C) DataFrame.filter()
D) DataFrame.select()

問題與答案：