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：2025-05-13

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 needs to write a Streaming DataFrame as Parquet files.
Given the code:

Which code fragment should be inserted to meet the requirement?
A)

Which code fragment should be inserted to meet the requirement?
A. CopyEdit
.option("format", "parquet")
.option("destination", "path/to/destination/dir")
B. .format("parquet")
.option("path", "path/to/destination/dir")
C. .format("parquet")
.option("location", "path/to/destination/dir")
D. .option("format", "parquet")
.option("location", "path/to/destination/dir")
正解：B
解説: (Topexam メンバーにのみ表示されます)

質問 2：
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.format("orc").load("/file/test_data.orc").select("col1", "col2")
B. spark.read.format("orc").select("col1", "col2").load("/file/test_data.orc")
C. spark.read.orc("/file/test_data.orc").selected("col1", "col2")
D. spark.read.orc("/file/test_data.orc").filter("col1 = 'value' ").select("col2")
正解：A
解説: (Topexam メンバーにのみ表示されます)

質問 3：
A data engineer is working on the DataFrame:

(Referring to the table image: it has columnsId,Name,count, andtimestamp.) Which code fragment should the engineer use to extract the unique values in theNamecolumn into an alphabetically ordered list?
A. df.select("Name").distinct()
B. df.select("Name").orderBy(df["Name"].asc())
C. df.select("Name").distinct().orderBy(df["Name"])
D. df.select("Name").distinct().orderBy(df["Name"].desc())
正解：C
解説: (Topexam メンバーにのみ表示されます)

質問 4：
Given the code fragment:

import pyspark.pandas as ps
psdf = ps.DataFrame({'col1': [1, 2], 'col2': [3, 4]})
Which method is used to convert a Pandas API on Spark DataFrame (pyspark.pandas.DataFrame) into a standard PySpark DataFrame (pyspark.sql.DataFrame)?
A. psdf.to_dataframe()
B. psdf.to_spark()
C. psdf.to_pyspark()
D. psdf.to_pandas()
正解：B
解説: (Topexam メンバーにのみ表示されます)

質問 5：
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()
正解：A
解説: (Topexam メンバーにのみ表示されます)

質問 6：
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 7：
A data engineer wants to write a Spark job that creates a new managed table. If the table already exists, the job should fail and not modify anything.
Which save mode and method should be used?
A. save with mode Ignore
B. saveAsTable with mode Overwrite
C. save with mode ErrorIfExists
D. saveAsTable with mode ErrorIfExists
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. What is the difference betweendf.cache()anddf.persist()in Spark DataFrame?

A) 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
B) 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.
C) Both functions perform the same operation. Thepersist()function provides improved performance asits default storage level isDISK_ONLY.
D) Bothcache()andpersist()can be used to set the default storage level (MEMORY_AND_DISK_SER)

2. 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

3. A data scientist of an e-commerce company is working with user data obtained from its subscriber database and has stored the data in a DataFrame df_user. Before further processing the data, the data scientist wants to create another DataFrame df_user_non_pii and store only the non-PII columns in this DataFrame. The PII columns in df_user are first_name, last_name, email, and birthdate.
Which code snippet can be used to meet this requirement?

A) df_user_non_pii = df_user.drop("first_name", "last_name", "email", "birthdate")
B) df_user_non_pii = df_user.drop("first_name", "last_name", "email", "birthdate")
C) df_user_non_pii = df_user.dropfields("first_name", "last_name", "email", "birthdate")
D) df_user_non_pii = df_user.dropfields("first_name, last_name, email, birthdate")

4. A developer is trying to join two tables,sales.purchases_fctandsales.customer_dim, using the following code:

fact_df = purch_df.join(cust_df, F.col('customer_id') == F.col('custid')) The developer has discovered that customers in thepurchases_fcttable that do not exist in thecustomer_dimtable are being dropped from the joined table.
Which change should be made to the code to stop these customer records from being dropped?

A) fact_df = purch_df.join(cust_df, F.col('customer_id') == F.col('custid'), 'right_outer')
B) fact_df = purch_df.join(cust_df, F.col('cust_id') == F.col('customer_id'))
C) fact_df = purch_df.join(cust_df, F.col('customer_id') == F.col('custid'), 'left')
D) fact_df = cust_df.join(purch_df, F.col('customer_id') == F.col('custid'))

5. A data engineer wants to write a Spark job that creates a new managed table. If the table already exists, the job should fail and not modify anything.
Which save mode and method should be used?

A) save with mode Ignore
B) saveAsTable with mode Overwrite
C) save with mode ErrorIfExists
D) saveAsTable with mode ErrorIfExists

質問と回答：

質問 # 1
正解： A

質問 # 2
正解： D

質問 # 3
正解： A

質問 # 4
正解： C

質問 # 5
正解： D