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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 (Q63-Q68):

質問 # 63
A data engineer is building a Structured Streaming pipeline and wants the pipeline to recover from failures or intentional shutdowns by continuing where the pipeline left off.
How can this be achieved?

A. By configuring the optioncheckpointLocationduringwriteStream
B. By configuring the optioncheckpointLocationduringreadStream
C. By configuring the optionrecoveryLocationduringwriteStream
D. By configuring the optionrecoveryLocationduring the SparkSession initialization

正解：A

解説：
Comprehensive and Detailed Explanation From Exact Extract:
To enable a Structured Streaming query to recover from failures or intentional shutdowns, it is essential to specify thecheckpointLocationoption during thewriteStreamoperation. This checkpoint location stores the progress information of the streaming query, allowing it to resume from where it left off.
According to the Databricks documentation:
"You must specify thecheckpointLocationoption before you run a streaming query, as in the following example:
option("checkpointLocation", "/path/to/checkpoint/dir")
toTable("catalog.schema.table")
- Databricks Documentation: Structured Streaming checkpoints
By setting thecheckpointLocationduringwriteStream, Spark can maintain state information and ensure exactly- once processing semantics, which are crucial for reliable streaming applications.

質問 # 64
Given:
python
CopyEdit
spark.sparkContext.setLogLevel("<LOG_LEVEL>")
Which set contains the suitable configuration settings for Spark driver LOG_LEVELs?

A. ALL, DEBUG, FAIL, INFO
B. ERROR, WARN, TRACE, OFF
C. FATAL, NONE, INFO, DEBUG
D. WARN, NONE, ERROR, FATAL

正解：B

解説：
Comprehensive and Detailed Explanation From Exact Extract:
ThesetLogLevel()method ofSparkContextsets the logging level on the driver, which controls the verbosity of logs emitted during job execution. Supported levels are inherited from log4j and include the following:
ALL
DEBUG
ERROR
FATAL
INFO
OFF
TRACE
WARN
According to official Spark and Databricks documentation:
"Valid log levels include: ALL, DEBUG, ERROR, FATAL, INFO, OFF, TRACE, and WARN." Among the choices provided, only option B (ERROR, WARN, TRACE, OFF) includes four valid log levels and excludes invalid ones like "FAIL" or "NONE".
Reference: Apache Spark API docs # SparkContext.setLogLevel

質問 # 65
Given the schema:

event_ts TIMESTAMP,
sensor_id STRING,
metric_value LONG,
ingest_ts TIMESTAMP,
source_file_path STRING
The goal is to deduplicate based on: event_ts, sensor_id, and metric_value.
Options:

A. dropDuplicates with no arguments (removes based on all columns)
B. groupBy without aggregation (invalid use)
C. dropDuplicates on all columns (wrong criteria)
D. dropDuplicates on the exact matching fields

正解：D

解説：
dedup_df = iot_bronze_df.dropDuplicates(["event_ts","sensor_id","metric_value"]) dropDuplicates accepts a list of columns to use for deduplication.
This ensures only unique records based on the specified keys are retained.
Reference:DataFrame.dropDuplicates() API

質問 # 66
A DataFramedfhas columnsname,age, andsalary. The developer needs to sort the DataFrame byagein ascending order andsalaryin descending order.
Which code snippet meets the requirement of the developer?

A. df.orderBy("age", "salary", ascending=[True, False]).show()
B. df.sort("age", "salary", ascending=[False, True]).show()
C. df.sort("age", "salary", ascending=[True, True]).show()
D. df.orderBy(col("age").asc(), col("salary").asc()).show()

正解：A

解説：
Comprehensive and Detailed Explanation From Exact Extract:
To sort a PySpark DataFrame by multiple columns with mixed sort directions, the correct usage is:
python
CopyEdit
df.orderBy("age","salary", ascending=[True,False])
agewill be sorted in ascending order
salarywill be sorted in descending order
TheorderBy()andsort()methods in PySpark accept a list of booleans to specify the sort direction for each column.
Documentation Reference:PySpark API - DataFrame.orderBy

質問 # 67
An engineer has a large ORC file located at/file/test_data.orcand wants to read only specific columns to reduce memory usage.
Which code fragment will select the columns, i.e.,col1,col2, during the reading process?

A. spark.read.format("orc").load("/file/test_data.orc").select("col1", "col2")
B. spark.read.orc("/file/test_data.orc").selected("col1", "col2")
C. spark.read.format("orc").select("col1", "col2").load("/file/test_data.orc")
D. spark.read.orc("/file/test_data.orc").filter("col1 = 'value' ").select("col2")

正解：A

解説：
Comprehensive and Detailed Explanation From Exact Extract:
The correct way to load specific columns from an ORC file is to first load the file using.load()and then apply.
select()on the resulting DataFrame. This is valid with.read.format("orc")or the shortcut.read.orc().
df = spark.read.format("orc").load("/file/test_data.orc").select("col1","col2") Why others are incorrect:
Aperforms selection after filtering, but doesn't match the intention to minimize memory at load.
Bincorrectly tries to use.select()before.load(), which is invalid.
Cuses a non-existent.selected()method.
Dcorrectly loads and then selects.
Reference:Apache Spark SQL API - ORC Format

質問 # 68
......

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