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：2025-09-30

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：
A data engineer is building an Apache Spark™ Structured Streaming application to process a stream of JSON events in real time. The engineer wants the application to be fault-tolerant and resume processing from the last successfully processed record in case of a failure. To achieve this, the data engineer decides to implement checkpoints.
Which code snippet should the data engineer use?
A. query = streaming_df.writeStream \
.format("console") \
.outputMode("complete") \
.start()
B. query = streaming_df.writeStream \
.format("console") \
.outputMode("append") \
.option("checkpointLocation", "/path/to/checkpoint") \
.start()
C. query = streaming_df.writeStream \
.format("console") \
.outputMode("append") \
.start()
D. query = streaming_df.writeStream \
.format("console") \
.option("checkpoint", "/path/to/checkpoint") \
.outputMode("append") \
.start()
正解：B
解説: (Topexam メンバーにのみ表示されます)

質問 2：
Given the code:

df = spark.read.csv("large_dataset.csv")
filtered_df = df.filter(col("error_column").contains("error"))
mapped_df = filtered_df.select(split(col("timestamp")," ").getItem(0).alias("date"), lit(1).alias("count")) reduced_df = mapped_df.groupBy("date").sum("count") reduced_df.count() reduced_df.show() At which point will Spark actually begin processing the data?
A. When the show action is applied
B. When the count action is applied
C. When the groupBy transformation is applied
D. When the filter transformation is applied
正解：B
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質問 3：
In the code block below,aggDFcontains aggregations on a streaming DataFrame:

Which output mode at line 3 ensures that the entire result table is written to the console during each trigger execution?
A. aggregate
B. append
C. complete
D. replace
正解：C
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
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質問 5：
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
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質問 6：
Given this view definition:
df.createOrReplaceTempView("users_vw")
Which approach can be used to query the users_vw view after the session is terminated?
Options:
A. Recreate the users_vw and query the data using Spark
B. Persist the users_vw data as a table
C. Save the users_vw definition and query using Spark
D. Query the users_vw using Spark
正解：B
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質問 7：
Which UDF implementation calculates the length of strings in a Spark DataFrame?
A. spark.udf.register("stringLength", lambda s: len(s))
B. df.withColumn("length", spark.udf("len", StringType()))
C. df.withColumn("length", udf(lambda s: len(s), StringType()))
D. df.select(length(col("stringColumn")).alias("length"))
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. A Data Analyst needs to retrieve employees with 5 or more years of tenure.
Which code snippet filters and shows the list?

A) employees_df.where(employees_df.tenure >= 5)
B) employees_df.filter(employees_df.tenure >= 5).show()
C) filter(employees_df.tenure >= 5)
D) employees_df.filter(employees_df.tenure >= 5).collect()

2. Given the following code snippet inmy_spark_app.py:

What is the role of the driver node?

A) The driver node only provides the user interface for monitoring the application
B) The driver node stores the final result after computations are completed by worker nodes
C) The driver node holds the DataFrame data and performs all computations locally
D) The driver node orchestrates the execution by transforming actions into tasks and distributing them to worker nodes

3. A data analyst wants to add a column date derived from a timestamp column.
Options:

A) dates_df.withColumn("date", f.to_date("timestamp")).show()
B) dates_df.withColumn("date", f.date_format("timestamp", "yyyy-MM-dd")).show()
C) dates_df.withColumn("date", f.unix_timestamp("timestamp")).show()
D) dates_df.withColumn("date", f.from_unixtime("timestamp")).show()

4. A data scientist is working with a Spark DataFrame called customerDF that contains customer information.
The DataFrame has a column named email with customer email addresses. The data scientist needs to split this column into username and domain parts.
Which code snippet splits the email column into username and domain columns?

A) customerDF.select(
regexp_replace(col("email"), "@", "").alias("username"),
regexp_replace(col("email"), "@", "").alias("domain")
)
B) customerDF.select(
col("email").substr(0, 5).alias("username"),
col("email").substr(-5).alias("domain")
)
C) customerDF.withColumn("username", substring_index(col("email"), "@", 1)) \
.withColumn("domain", substring_index(col("email"), "@", -1))
D) customerDF.withColumn("username", split(col("email"), "@").getItem(0)) \
.withColumn("domain", split(col("email"), "@").getItem(1))

5. A data scientist at a financial services company is working with a Spark DataFrame containing transaction records. The DataFrame has millions of rows and includes columns fortransaction_id,account_number, transaction_amount, andtimestamp. Due to an issue with the source system, some transactions were accidentally recorded multiple times with identical information across all fields. The data scientist needs to remove rows with duplicates across all fields to ensure accurate financial reporting.
Which approach should the data scientist use to deduplicate the orders using PySpark?

A) df = df.filter(F.col("transaction_id").isNotNull())
B) df = df.dropDuplicates()
C) df = df.groupBy("transaction_id").agg(F.first("account_number"), F.first("transaction_amount"), F.first ("timestamp"))
D) df = df.dropDuplicates(["transaction_amount"])

質問と回答：

質問 # 1
正解： B

質問 # 2
正解： D

質問 # 3
正解： A

質問 # 4
正解： D

質問 # 5
正解： B