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Databricks Associate-Developer-Apache-Spark-3.5 시험 요강 주제:
| 섹션 | 비중 | 목표 |
|---|---|---|
| 주제 1: Spark Connect를 활용한 애플리케이션 배포 | 5% | - Spark Connect를 통한 애플리케이션 실행 - 원격 Spark 클러스터에 연결하기 - Spark Connect 아키텍처 |
| 주제 2: Apache Spark에서 Pandas API 사용하기 | 5% | - 주요 차이점 및 제한 사항 - Pandas 구조와 Spark 구조 간 변환하기 - Spark 기반 Pandas API 개요 |
| 주제 3: Apache Spark DataFrame API 애플리케이션의 문제 해결 및 성능 최적화 | 10% | - 성능 병목 지점 파악하기 - 디버깅 및 로깅 처리하기 - 변환 작업 및 액션 최적화하기 - 메모리 및 리소스 사용량 관리하기 |
| 주제 4: Apache Spark 아키텍처 및 구성 요소 | 20% | - 실행 계층 구조 및 지연 평가 - Spark 아키텍처 개요 - 내결함성 및 가비지 컬렉션 - 셔플링, 액션 및 브로드캐스팅 - 실행 및 배포 모드 |
| 주제 5: Apache Spark DataFrame API 애플리케이션 개발하기 | 30% | - 데이터세트 조인 및 통합하기 - 결측값 처리 및 데이터 품질 관리하기 - 데이터 필터링, 정렬 및 집계하기 - 다양한 형식의 데이터 읽기 및 쓰기 - 사용자 정의 함수(UDF) - 열 선택, 이름 변경 및 수정하기 - DataFrame 생성 및 스키마 정의하기 - 데이터 분할 및 버킷 구성하기 |
| 주제 6: Structured Streaming | 10% | - 내결함성 및 상태 관리 - 스트리밍 쿼리 정의하기 - 출력 모드 및 트리거 설정 - 스트리밍 개념 및 아키텍처 |
| 주제 7: Spark SQL 사용하기 | 20% | - 카탈로그 및 메타데이터 API 사용하기 - 함수 및 표현식 활용하기 - SQL 쿼리 실행하기 - DataFrame과 Spark SQL 통합하기 |
최신 Databricks Certification Associate-Developer-Apache-Spark-3.5 무료샘플문제
1. 9 of 55.
Given the code fragment:
import pyspark.pandas as ps
pdf = ps.DataFrame(data)
Which method is used to convert a Pandas API on Spark DataFrame (pyspark.pandas.DataFrame) into a standard PySpark DataFrame (pyspark.sql.DataFrame)?
A) pdf.spark()
B) pdf.to_dataframe()
C) pdf.to_pandas()
D) pdf.to_spark()
2. 23 of 55.
A data scientist is working with a massive dataset that exceeds the memory capacity of a single machine. The data scientist is considering using Apache Spark™ instead of traditional single-machine languages like standard Python scripts.
Which two advantages does Apache Spark™ offer over a normal single-machine language in this scenario? (Choose 2 answers)
A) It processes data solely on disk storage, reducing the need for memory resources.
B) It requires specialized hardware to run, making it unsuitable for commodity hardware clusters.
C) It eliminates the need to write any code, automatically handling all data processing.
D) It has built-in fault tolerance, allowing it to recover seamlessly from node failures during computation.
E) It can distribute data processing tasks across a cluster of machines, enabling horizontal scalability.
3. 2 of 55. Which command overwrites an existing JSON file when writing a DataFrame?
A) df.write.mode("overwrite").json("path/to/file")
B) df.write.option("overwrite").json("path/to/file")
C) df.write.mode("append").json("path/to/file")
D) df.write.json("path/to/file")
4. 5 of 55.
What is the relationship between jobs, stages, and tasks during execution in Apache Spark?
A) A stage contains multiple tasks, and each task contains multiple jobs.
B) A job contains multiple stages, and each stage contains multiple tasks.
C) A stage contains multiple jobs, and each job contains multiple tasks.
D) A job contains multiple tasks, and each task contains multiple stages.
5. A data scientist wants each record in the DataFrame to contain:
The first attempt at the code does read the text files but each record contains a single line. This code is shown below:
The entire contents of a file
The full file path
The issue: reading line-by-line rather than full text per file.
Code:
corpus = spark.read.text("/datasets/raw_txt/*") \
.select('*', '_metadata.file_path')
Which change will ensure one record per file?
Options:
A) Add the option wholetext=False to the text() function
B) Add the option wholetext=True to the text() function
C) Add the option lineSep=", " to the text() function
D) Add the option lineSep='\n' to the text() function
질문과 대답:
| 질문 # 1 정답: D | 질문 # 2 정답: D,E | 질문 # 3 정답: A | 질문 # 4 정답: B | 질문 # 5 정답: B |
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두부찌개 -
덤프로 얼마간의 기간동안 준비해야 되는지 여쭤봤는데 무료 업데이트서비스가 있다고 하여 일찍
구매했는데 업데이트될때마다 자동으로 Associate-Developer-Apache-Spark-3.5업데이트된 버전을 보내주셔서 좋았습니다.
ITDumpsKR에서 보내주신 가장 최신버전으로 시험봤는데 높은 점수로 합격하여 후기 올리는 1인입니다.