Associate-Developer-Apache-Spark-3.5の無料問題集（85題）、Associate-Developer-Apache-Spark-3.5認定試験参考書

Databricks Associate-Developer-Apache-Spark-3.5 問題集

試験コード：Associate-Developer-Apache-Spark-3.5

試験名称：Databricks Certified Associate Developer for Apache Spark 3.5 - Python

最近更新時間：2025-08-16

問題と解答：全85問

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無料問題集Associate-Developer-Apache-Spark-3.5 資格取得

質問 1：
The following code fragment results in an error:
@F.udf(T.IntegerType())
def simple_udf(t: str) -> str:
return answer * 3.14159
Which code fragment should be used instead?
A. @F.udf(T.IntegerType())
def simple_udf(t: int) -> int:
return t * 3.14159
B. @F.udf(T.DoubleType())
def simple_udf(t: int) -> int:
return t * 3.14159
C. @F.udf(T.DoubleType())
def simple_udf(t: float) -> float:
return t * 3.14159
D. @F.udf(T.IntegerType())
def simple_udf(t: float) -> float:
return t * 3.14159
正解：C
解説: (Topexam メンバーにのみ表示されます)

質問 2：
A data engineer is asked to build an ingestion pipeline for a set of Parquet files delivered by an upstream team on a nightly basis. The data is stored in a directory structure with a base path of "/path/events/data". The upstream team drops daily data into the underlying subdirectories following the convention year/month/day.
A few examples of the directory structure are:

Which of the following code snippets will read all the data within the directory structure?
A. df = spark.read.option("recursiveFileLookup", "true").parquet("/path/events/data/")
B. df = spark.read.parquet("/path/events/data/")
C. df = spark.read.parquet("/path/events/data/*")
D. df = spark.read.option("inferSchema", "true").parquet("/path/events/data/")
正解：A
解説: (Topexam メンバーにのみ表示されます)

質問 3：
What is the benefit of Adaptive Query Execution (AQE)?
A. It optimizes query execution by parallelizing tasks and does not adjust strategies based on runtime metrics like data skew.
B. It enables the adjustment of the query plan during runtime, handling skewed data, optimizing join strategies, and improving overall query performance.
C. It allows Spark to optimize the query plan before execution but does not adapt during runtime.
D. It automatically distributes tasks across nodes in the clusters and does not perform runtime adjustments to the query plan.
正解：B
解説: (Topexam メンバーにのみ表示されます)

質問 4：
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.orderBy("age", "salary", ascending=[True, False]).show()
B. df.orderBy(col("age").asc(), col("salary").asc()).show()
C. df.sort("age", "salary", ascending=[False, True]).show()
D. df.sort("age", "salary", ascending=[True, True]).show()
正解：A
解説: (Topexam メンバーにのみ表示されます)

質問 5：
Which command overwrites an existing JSON file when writing a DataFrame?
A. df.write.mode("overwrite").json("path/to/file")
B. df.write.overwrite.json("path/to/file")
C. df.write.format("json").save("path/to/file", mode="overwrite")
D. df.write.json("path/to/file", overwrite=True)
正解：A
解説: (Topexam メンバーにのみ表示されます)

質問 6：
Which Spark configuration controls the number of tasks that can run in parallel on the executor?
Options:
A. spark.task.maxFailures
B. spark.executor.memory
C. spark.executor.cores
D. spark.driver.cores
正解：C
解説: (Topexam メンバーにのみ表示されます)

質問 7：
A developer needs to produce a Python dictionary using data stored in a small Parquet table, which looks like this:

The resulting Python dictionary must contain a mapping of region-> region id containing the smallest 3 region_idvalues.
Which code fragment meets the requirements?
A)

The resulting Python dictionary must contain a mapping ofregion -> region_idfor the smallest
3region_idvalues.
Which code fragment meets the requirements?
A. regions = dict(
regions_df
.select('region', 'region_id')
.sort(desc('region_id'))
.take(3)
)
B. regions = dict(
regions_df
.select('region_id', 'region')
.sort('region_id')
.take(3)
)
C. regions = dict(
regions_df
.select('region_id', 'region')
.limit(3)
.collect()
)
D. regions = dict(
regions_df
.select('region', 'region_id')
.sort('region_id')
.take(3)
)
正解：D
解説: (Topexam メンバーにのみ表示されます)

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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:

1. Given this code:

.withWatermark("event_time","10 minutes")
.groupBy(window("event_time","15 minutes"))
.count()
What happens to data that arrives after the watermark threshold?
Options:

A) Records that arrive later than the watermark threshold (10 minutes) will automatically be included in the aggregation if they fall within the 15-minute window.
B) Any data arriving more than 10 minutes after the watermark threshold will be ignored and not included in the aggregation.
C) Data arriving more than 10 minutes after the latest watermark will still be included in the aggregation but will be placed into the next window.
D) The watermark ensures that late data arriving within 10 minutes of the latest event_time will be processed and included in the windowed aggregation.

2. A data engineer wants to process a streaming DataFrame that receives sensor readings every second with columnssensor_id,temperature, andtimestamp. The engineer needs to calculate the average temperature for each sensor over the last 5 minutes while the data is streaming.
Which code implementation achieves the requirement?
Options from the images provided:

A)

B)

C)

D)

3. Which feature of Spark Connect is considered when designing an application to enable remote interaction with the Spark cluster?

A) It is primarily used for data ingestion into Spark from external sources
B) It provides a way to run Spark applications remotely in any programming language
C) It can be used to interact with any remote cluster using the REST API
D) It allows for remote execution of Spark jobs

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

5. A data scientist has identified that some records in the user profile table contain null values in any of the fields, and such records should be removed from the dataset before processing. The schema includes fields like user_id, username, date_of_birth, created_ts, etc.
The schema of the user profile table looks like this:

Which block of Spark code can be used to achieve this requirement?
Options:

A) filtered_df = users_raw_df.na.drop(how='any')
B) filtered_df = users_raw_df.na.drop(how='all')
C) filtered_df = users_raw_df.na.drop(thresh=0)
D) filtered_df = users_raw_df.na.drop(how='all', thresh=None)

質問と回答：

質問 # 1
正解： B

質問 # 2
正解： B

質問 # 3
正解： D

質問 # 4
正解： A

質問 # 5
正解： A