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Databricks Certified Associate Developer for Apache Spark 3.0 認定 Associate-Developer-Apache-Spark 試験問題:

1. Which of the following code blocks returns a new DataFrame with the same columns as DataFrame transactionsDf, except for columns predError and value which should be removed?

A) transactionsDf.drop("predError & value")
B) transactionsDf.drop("predError", "value")
C) transactionsDf.drop(col("predError"), col("value"))
D) transactionsDf.drop(predError, value)
E) transactionsDf.drop(["predError", "value"])

2. In which order should the code blocks shown below be run in order to create a DataFrame that shows the mean of column predError of DataFrame transactionsDf per column storeId and productId, where productId should be either 2 or 3 and the returned DataFrame should be sorted in ascending order by column storeId, leaving out any nulls in that column?
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.+-------------+---------+-----+-------+---------+----+
1. .mean("predError")
2. .groupBy("storeId")
3. .orderBy("storeId")
4. transactionsDf.filter(transactionsDf.storeId.isNotNull())
5. .pivot("productId", [2, 3])

A) 4, 1, 5, 2, 3
B) 4, 3, 2, 5, 1
C) 4, 2, 1
D) 4, 5, 2, 3, 1
E) 4, 2, 5, 1, 3

3. Which of the following code blocks generally causes a great amount of network traffic?

A) DataFrame.rdd.map()
B) DataFrame.coalesce()
C) DataFrame.count()
D) DataFrame.collect()
E) DataFrame.select()

4. Which of the following DataFrame methods is classified as a transformation?

A) DataFrame.show()
B) DataFrame.count()
C) DataFrame.select()
D) DataFrame.first()
E) DataFrame.foreach()

5. Which of the following code blocks returns a single row from DataFrame transactionsDf?
Full 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.where(col("storeId").between(3,25))
B) transactionsDf.filter((col("storeId")!=25) | (col("productId")==2))
C) transactionsDf.filter(col("storeId")==25).select("predError","storeId").distinct()
D) transactionsDf.where(col("value").isNull()).select("productId", "storeId").distinct()
E) transactionsDf.select("productId", "storeId").where("storeId == 2 OR storeId != 25")

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