유효한 시험자료로 시간절약 가능

Associate-Developer-Apache-Spark시험덤프는 PDF버전, 온라인버전,테스트엔진버전 등 세가지 버전으로 되어있습니다.Associate-Developer-Apache-Spark덤프 PDF버전은 인쇄가능한 버전이라 출력하셔서 공부하시면 좋습니다. 온라인버전은 APP버전인데 휴대폰으로 사용가능합니다. 출근길이나 퇴근길에서도 쉽게 공부하실수 있습니다. 테스트엔진버전은 PC에서 사용가능한 버전입니다. Associate-Developer-Apache-Spark덤프의 원하시는 버전을 단독으로 구매하셔도 되고 패키지로 구매하셔도 됩니다.

100% 시험통과율

구매하시면 구매일로부터 1년내에 Associate-Developer-Apache-Spark덤프가 업데이트된다면 업데이트된 버전을 무료로 제공해드립니다.만약 Associate-Developer-Apache-Spark덤프를 구매하시고 공부한후 시험에서 떨어지면 60일내 주문은 덤프비용 전액을 환불해드려 고객님의 이익을 최대한 보장해드립니다.환불신청은 주문번호와 불합격 성적표만 메일로 보내오시면 됩니다.

가장 간편하게 공부가능

Associate-Developer-Apache-Spark덤프는 시험예상문제와 기출문제로 되어있는데 실제 시험문제의 모든 유형을 포함하고 있어 덤프에 있는 문제와 답만 기억하시면 Associate-Developer-Apache-Spark시험을 패스할수 있습니다.학원다닐 필요가 없기에 돈과 시간을 절약해드리고 가장 효율적으로 시험을 합격할수 있도록 도와드립니다.Associate-Developer-Apache-Spark덤프제작팀의 부단한 노력으로 인하여 인증시험 패스는 더는 어려운 일이 아닙니다.

Associate-Developer-Apache-Spark인증시험을 패스하여 자격증을 취득하는데 가장 쉬운 방법은 덤프를 공부하는 것입니다.Associate-Developer-Apache-Spark 인증덤프는 실제 시험의 가장 최근 시험문제를 기준으로 하여 만들어진 최고품질 , 최고적중율 자료입니다. 덤프에 있는 문제와 답만 기억하시면 시험을 패스하는데 많은 도움이 됩니다.Associate-Developer-Apache-Spark덤프를 선택해야 하는 이유:

DOWNLOAD DEMO

최신 Databricks Certification Associate-Developer-Apache-Spark 무료샘플문제:

1. Which of the following code blocks returns a DataFrame that is an inner join of DataFrame itemsDf and DataFrame transactionsDf, on columns itemId and productId, respectively and in which every itemId just appears once?

A) itemsDf.join(transactionsDf, itemsDf.itemId==transactionsDf.productId).dropDuplicates("itemId")
B) itemsDf.join(transactionsDf, itemsDf.itemId==transactionsDf.productId, how="inner").distinct(["itemId"])
C) itemsDf.join(transactionsDf, "itemsDf.itemId==transactionsDf.productId", how="inner").dropDuplicates(["itemId"])
D) itemsDf.join(transactionsDf, "itemsDf.itemId==transactionsDf.productId").distinct("itemId")
E) itemsDf.join(transactionsDf, itemsDf.itemId==transactionsDf.productId).dropDuplicates(["itemId"])

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

3. The code block displayed below contains an error. The code block should configure Spark so that DataFrames up to a size of 20 MB will be broadcast to all worker nodes when performing a join.
Find the error.
Code block:

A) Spark will only apply the limit to threshold joins and not to other joins.
B) Spark will only broadcast DataFrames that are much smaller than the default value.
C) The command is evaluated lazily and needs to be followed by an action.
D) The correct option to write configurations is through spark.config and not spark.conf.
E) The passed limit has the wrong variable type.
F) spark.conf.set("spark.sql.autoBroadcastJoinThreshold", 20)

4. Which of the following code blocks sorts DataFrame transactionsDf both by column storeId in ascending and by column productId in descending order, in this priority?

A) transactionsDf.sort("storeId").sort(desc("productId"))
B) transactionsDf.order_by(col(storeId), desc(col(productId)))
C) transactionsDf.sort("storeId", asc("productId"))
D) transactionsDf.sort(col(storeId)).desc(col(productId))
E) transactionsDf.sort("storeId", desc("productId"))

5. The code block shown below should write DataFrame transactionsDf as a parquet file to path storeDir, using brotli compression and replacing any previously existing file. Choose the answer that correctly fills the blanks in the code block to accomplish this.
transactionsDf.__1__.format("parquet").__2__(__3__).option(__4__, "brotli").__5__(storeDir)

A) 1. save
2. mode
3. "replace"
4. "compression"
5. path
B) 1. save
2. mode
3. "ignore"
4. "compression"
5. path
C) 1. write
2. mode
3. "overwrite"
4. "compression"
5. save
(Correct)
D) 1. write
2. mode
3. "overwrite"
4. compression
5. parquet
E) 1. store
2. with
3. "replacement"
4. "compression"
5. path

질문과 대답: