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1. Which of the following statements about DAGs is correct?

A) In contrast to transformations, DAGs are never lazily executed.
B) Spark strategically hides DAGs from developers, since the high degree of automation in Spark means that developers never need to consider DAG layouts.
C) DAG stands for "Directing Acyclic Graph".
D) DAGs can be decomposed into tasks that are executed in parallel.
E) DAGs help direct how Spark executors process tasks, but are a limitation to the proper execution of a query when an executor fails.

2. The code block displayed below contains an error. The code block should arrange the rows of DataFrame transactionsDf using information from two columns in an ordered fashion, arranging first by column value, showing smaller numbers at the top and greater numbers at the bottom, and then by column predError, for which all values should be arranged in the inverse way of the order of items in column value. Find the error.
Code block:
transactionsDf.orderBy('value', asc_nulls_first(col('predError')))

A) Column predError should be sorted by desc_nulls_first() instead.
B) Column value should be wrapped by the col() operator.
C) Column predError should be sorted in a descending way, putting nulls last.
D) Two orderBy statements with calls to the individual columns should be chained, instead of having both columns in one orderBy statement.
E) Instead of orderBy, sort should be used.

3. Which of the following code blocks returns a single row from DataFrame transactionsDf?
Full DataFrame transactionsDf:
1.+-------------+---------+-----+-------+---------+----+
2.|transactionId|predError|value|storeId|productId| f|
3.+-------------+---------+-----+-------+---------+----+
4.| 1| 3| 4| 25| 1|null|
5.| 2| 6| 7| 2| 2|null|
6.| 3| 3| null| 25| 3|null|
7.| 4| null| null| 3| 2|null|
8.| 5| null| null| null| 2|null|
9.| 6| 3| 2| 25| 2|null|
10.+-------------+---------+-----+-------+---------+----+

A) transactionsDf.filter(col("storeId")==25).select("predError","storeId").distinct()
B) transactionsDf.select("productId", "storeId").where("storeId == 2 OR storeId != 25")
C) transactionsDf.filter((col("storeId")!=25) | (col("productId")==2))
D) transactionsDf.where(col("storeId").between(3,25))
E) transactionsDf.where(col("value").isNull()).select("productId", "storeId").distinct()

4. Which of the following is a problem with using accumulators?

A) Accumulators do not obey lazy evaluation.
B) Only numeric values can be used in accumulators.
C) Accumulator values can only be read by the driver, but not by executors.
D) Only unnamed accumulators can be inspected in the Spark UI.
E) Accumulators are difficult to use for debugging because they will only be updated once, independent if a task has to be re-run due to hardware failure.

5. In which order should the code blocks shown below be run in order to assign articlesDf a DataFrame that lists all items in column attributes ordered by the number of times these items occur, from most to least often?
Sample of DataFrame articlesDf:
1.+------+-----------------------------+-------------------+
2.|itemId|attributes |supplier |
3.+------+-----------------------------+-------------------+
4.|1 |[blue, winter, cozy] |Sports Company Inc.|
5.|2 |[red, summer, fresh, cooling]|YetiX |
6.|3 |[green, summer, travel] |Sports Company Inc.|
7.+------+-----------------------------+-------------------+

A) 5, 2
B) 2, 5, 3
C) 2, 5, 4
D) 1. articlesDf = articlesDf.groupby("col")
2. articlesDf = articlesDf.select(explode(col("attributes")))
3. articlesDf = articlesDf.orderBy("count").select("col")
4. articlesDf = articlesDf.sort("count",ascending=False).select("col")
5. articlesDf = articlesDf.groupby("col").count()
E) 4, 5
F) 2, 3, 4

질문과 대답: