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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: