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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. 33 of 55.
The data engineering team created a pipeline that extracts data from a transaction system.
The transaction system stores timestamps in UTC, and the data engineers must now transform the transaction_datetime field to the "America/New_York" timezone for reporting.
Which code should be used to convert the timestamp to the target timezone?

A) raw.withColumn("transaction_datetime", date_format(col("transaction_datetime"), "America/New_York"))
B) raw.withColumn("transaction_datetime", from_utc_timestamp(col("transaction_datetime"), "America/New_York"))
C) raw.withColumn("transaction_datetime", to_utc_timestamp(col("transaction_datetime"), "America/New_York"))
D) raw.withColumn("transaction_datetime", convert_timezone(col("transaction_datetime"), "America/New_York"))

2. 42 of 55.
A developer needs to write the output of a complex chain of Spark transformations to a Parquet table called events.liveLatest.
Consumers of this table query it frequently with filters on both year and month of the event_ts column (a timestamp).
The current code:
from pyspark.sql import functions as F
final = df.withColumn("event_year", F.year("event_ts")) \
.withColumn("event_month", F.month("event_ts")) \
.bucketBy(42, ["event_year", "event_month"]) \
.saveAsTable("events.liveLatest")
However, consumers report poor query performance.
Which change will enable efficient querying by year and month?

A) Replace .bucketBy() with .partitionBy("event_year") only
B) Add .sortBy() after .bucketBy()
C) Change the bucket count (42) to a lower number
D) Replace .bucketBy() with .partitionBy("event_year", "event_month")

3. 22 of 55.
A Spark application needs to read multiple Parquet files from a directory where the files have differing but compatible schemas.
The data engineer wants to create a DataFrame that includes all columns from all files.
Which code should the data engineer use to read the Parquet files and include all columns using Apache Spark?

A) spark.read.parquet("/data/parquet/")
B) spark.read.format("parquet").option("inferSchema", "true").load("/data/parquet/")
C) spark.read.option("mergeSchema", True).parquet("/data/parquet/")
D) spark.read.parquet("/data/parquet/").option("mergeAllCols", True)

4. 11 of 55.
Which Spark configuration controls the number of tasks that can run in parallel on an executor?

A) spark.executor.memory
B) spark.executor.cores
C) spark.sql.shuffle.partitions
D) spark.task.maxFailures

5. 18 of 55.
An engineer has two DataFrames - df1 (small) and df2 (large). To optimize the join, the engineer uses a broadcast join:
from pyspark.sql.functions import broadcast
df_result = df2.join(broadcast(df1), on="id", how="inner")
What is the purpose of using broadcast() in this scenario?

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

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