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1. The code block displayed below contains an error. The code block should trigger Spark to cache DataFrame transactionsDf in executor memory where available, writing to disk where insufficient executor memory is available, in a fault-tolerant way. Find the error.
Code block:
transactionsDf.persist(StorageLevel.MEMORY_AND_DISK)

A) Caching is not supported in Spark, data are always recomputed.
B) The DataFrameWriter needs to be invoked.
C) The storage level is inappropriate for fault-tolerant storage.
D) Data caching capabilities can be accessed through the spark object, but not through the DataFrame API.
E) The code block uses the wrong operator for caching.

2. Which of the following code blocks returns only rows from DataFrame transactionsDf in which values in column productId are unique?

A) transactionsDf.unique("productId")
B) transactionsDf.dropDuplicates(subset="productId")
C) transactionsDf.drop_duplicates(subset="productId")
D) transactionsDf.dropDuplicates(subset=["productId"])
E) transactionsDf.distinct("productId")

3. Which of the following code blocks reduces a DataFrame from 12 to 6 partitions and performs a full shuffle?

A) DataFrame.repartition(12)
B) DataFrame.coalesce(6, shuffle=True)
C) DataFrame.repartition(6)
D) DataFrame.coalesce(6).shuffle()
E) DataFrame.coalesce(6)

4. Which of the following code blocks creates a new DataFrame with 3 columns, productId, highest, and lowest, that shows the biggest and smallest values of column value per value in column productId from DataFrame transactionsDf?
Sample of 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.groupby(col(productId)).agg(max(col(value)).alias("highest"), min(col(value)).alias("lowest"))
B) transactionsDf.max('value').min('value')
C) transactionsDf.groupby('productId').agg(max('value').alias('highest'), min('value').alias('lowest'))
D) transactionsDf.agg(max('value').alias('highest'), min('value').alias('lowest'))
E) transactionsDf.groupby("productId").agg({"highest": max("value"), "lowest": min("value")})

5. Which of the following code blocks returns a DataFrame with approximately 1,000 rows from the 10,000-row DataFrame itemsDf, without any duplicates, returning the same rows even if the code block is run twice?

A) itemsDf.sampleBy("row", fractions={0: 0.1}, seed=82371)
B) itemsDf.sample(fraction=1000, seed=98263)
C) itemsDf.sample(withReplacement=True, fraction=0.1, seed=23536)
D) itemsDf.sample(fraction=0.1, seed=87238)
E) itemsDf.sample(fraction=0.1)

질문과 대답: