Databricks Associate-Developer-Apache-Spark-3.5

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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 developer wants to test Spark Connect with an existing Spark application.
What are the two alternative ways the developer can start a local Spark Connect server without changing their existing application code? (Choose 2 answers)

A) Ensure the Spark property spark.connect.grpc.binding.port is set to 15002 in the application code
B) Execute their pyspark shell with the option --remote "sc://localhost"
C) Set the environment variable SPARK_REMOTE="sc://localhost" before starting the pyspark shell
D) Execute their pyspark shell with the option --remote "https://localhost"
E) Add .remote("sc://localhost") to their SparkSession.builder calls in their Spark code

2. An engineer has two DataFrames: df1 (small) and df2 (large). A broadcast join is used:
python
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from pyspark.sql.functions import broadcast
result = df2.join(broadcast(df1), on='id', how='inner')
What is the purpose of using broadcast() in this scenario?
Options:

A) It increases the partition size for df1 and df2.
B) It reduces the number of shuffle operations by replicating the smaller DataFrame to all nodes.
C) It ensures that the join happens only when the id values are identical.
D) It filters the id values before performing the join.

3. What is the risk associated with this operation when converting a large Pandas API on Spark DataFrame back to a Pandas DataFrame?

A) The operation will fail if the Pandas DataFrame exceeds 1000 rows
B) The conversion will automatically distribute the data across worker nodes
C) The operation will load all data into the driver's memory, potentially causing memory overflow
D) Data will be lost during conversion

4. 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"))

5. A data engineer is reviewing a Spark application that applies several transformations to a DataFrame but notices that the job does not start executing immediately.
Which two characteristics of Apache Spark's execution model explain this behavior?
Choose 2 answers:

A) Transformations are executed immediately to build the lineage graph.
B) The Spark engine requires manual intervention to start executing transformations.
C) Only actions trigger the execution of the transformation pipeline.
D) Transformations are evaluated lazily.
E) The Spark engine optimizes the execution plan during the transformations, causing delays.

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