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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 (Q41-Q46):

質問 # 41
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.sort("age", "salary", ascending=[False, True]).show()
B. df.sort("age", "salary", ascending=[True, True]).show()
C. df.orderBy("age", "salary", ascending=[True, False]).show()
D. df.orderBy(col("age").asc(), col("salary").asc()).show()

正解：C

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 # 42
A Spark engineer must select an appropriate deployment mode for the Spark jobs.
What is the benefit of using cluster mode in Apache Spark™?

A. In cluster mode, the driver runs on the client machine, which can limit the application's ability to handle large datasets efficiently.
B. In cluster mode, resources are allocated from a resource manager on the cluster, enabling better performance and scalability for large jobs
C. In cluster mode, the driver program runs on one of the worker nodes, allowing the application to fully utilize the distributed resources of the cluster.
D. In cluster mode, the driver is responsible for executing all tasks locally without distributing them across the worker nodes.

正解：C

解説：
Comprehensive and Detailed Explanation From Exact Extract:
In Apache Spark's cluster mode:
"The driver program runs on the cluster's worker node instead of the client's local machine. This allows the driver to be close to the data and other executors, reducing network overhead and improving fault tolerance for production jobs." (Source: Apache Spark documentation -Cluster Mode Overview) This deployment is ideal for production environments where the job is submitted from a gateway node, and Spark manages the driver lifecycle on the cluster itself.
Option A is partially true but less specific than D.
Option B is incorrect: the driver never executes all tasks; executors handle distributed tasks.
Option C describes client mode, not cluster mode.

質問 # 43
A data engineer is streaming data from Kafka and requires:
Minimal latency
Exactly-once processing guarantees
Which trigger mode should be used?

A. .trigger(availableNow=True)
B. .trigger(processingTime='1 second')
C. .trigger(continuous=True)
D. .trigger(continuous='1 second')

正解：B

解説：
Comprehensive and Detailed Explanation:
Exactly-once guarantees in Spark Structured Streaming require micro-batch mode (default), not continuous mode.
Continuous mode (.trigger(continuous=...)) only supports at-least-once semantics and lacks full fault- tolerance.
trigger(availableNow=True)is a batch-style trigger, not suited for low-latency streaming.
So:
Option A uses micro-batching with a tight trigger interval # minimal latency + exactly-once guarantee.
Final Answer: A

質問 # 44
Given a CSV file with the content:

And the following code:
from pyspark.sql.types import *
schema = StructType([
StructField("name", StringType()),
StructField("age", IntegerType())
])
spark.read.schema(schema).csv(path).collect()
What is the resulting output?

A. The code throws an error due to a schema mismatch.
B. [Row(name='bambi', age=None), Row(name='alladin', age=20)]
C. [Row(name='bambi'), Row(name='alladin', age=20)]
D. [Row(name='alladin', age=20)]

正解：B

解説：
Comprehensive and Detailed Explanation From Exact Extract:
In Spark, when a CSV row does not match the provided schema, Spark does not raise an error by default.
Instead, it returnsnullfor fields that cannot be parsed correctly.
In the first row,"hello"cannot be cast to Integer for theagefield # Spark setsage=None In the second row,"20"is a valid integer #age=20 So the output will be:
[Row(name='bambi', age=None), Row(name='alladin', age=20)]
Final Answer: C

質問 # 45
A Spark engineer is troubleshooting a Spark application that has been encountering out-of-memory errors during execution. By reviewing the Spark driver logs, the engineer notices multiple "GC overhead limit exceeded" messages.
Which action should the engineer take to resolve this issue?

A. Modify the Spark configuration to disable garbage collection
B. Optimize the data processing logic by repartitioning the DataFrame.
C. Cache large DataFrames to persist them in memory.
D. Increase the memory allocated to the Spark Driver.

正解：D

解説：
Comprehensive and Detailed Explanation From Exact Extract:
The message"GC overhead limit exceeded"typically indicates that the JVM is spending too much time in garbage collection with little memory recovery. This suggests that the driver or executor is under-provisioned in memory.
The most effective remedy is to increase the driver memory using:
--driver-memory 4g
This is confirmed in Spark's official troubleshooting documentation:
"If you see a lot ofGC overhead limit exceedederrors in the driver logs, it's a sign that the driver is running out of memory."
-Spark Tuning Guide
Why others are incorrect:
Amay help but does not directly address the driver memory shortage.
Bis not a valid action; GC cannot be disabled.
Dincreases memory usage, worsening the problem.

質問 # 46
......

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