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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 (Q47-Q52):

質問 # 47
An engineer has two DataFrames: df1 (small) and df2 (large). A broadcast join is used:
python
CopyEdit
frompyspark.sql.functionsimportbroadcast
result = df2.join(broadcast(df1), on='id', how='inner')
What is the purpose of using broadcast() in this scenario?
Options:

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

正解：D

解説：
broadcast(df1) tells Spark to send the small DataFrame (df1) to all worker nodes.
This eliminates the need for shuffling df1 during the join.
Broadcast joins are optimized for scenarios with one large and one small table.
Reference:Spark SQL Performance Tuning Guide - Broadcast Joins

質問 # 48
What is the benefit of using Pandas on Spark for data transformations?
Options:

A. It runs on a single node only, utilizing the memory with memory-bound DataFrames and hence cost- efficient.
B. It is available only with Python, thereby reducing the learning curve.
C. It computes results immediately using eager execution, making it simple to use.
D. It executes queries faster using all the available cores in the cluster as well as provides Pandas's rich set of features.

正解：D

解説：
Pandas API on Spark (formerly Koalas) offers:
Familiar Pandas-like syntax
Distributed execution using Spark under the hood
Scalability for large datasets across the cluster
It provides the power of Spark while retaining the productivity of Pandas.
Reference:Pandas API on Spark Guide

質問 # 49
The following code fragment results in an error:

Which code fragment should be used instead?

正解：C

質問 # 50
A Spark DataFramedfis cached using theMEMORY_AND_DISKstorage level, but the DataFrame is too large to fit entirely in memory.
What is the likely behavior when Spark runs out of memory to store the DataFrame?

A. Spark will store as much data as possible in memory and spill the rest to disk when memory is full, continuing processing with performance overhead.
B. Spark stores the frequently accessed rows in memory and less frequently accessed rows on disk, utilizing both resources to offer balanced performance.
C. Spark splits the DataFrame evenly between memory and disk, ensuring balanced storage utilization.
D. Spark duplicates the DataFrame in both memory and disk. If it doesn't fit in memory, the DataFrame is stored and retrieved from the disk entirely.

正解：A

解説：
Comprehensive and Detailed Explanation From Exact Extract:
When using theMEMORY_AND_DISKstorage level, Spark attempts to cache as much of the DataFrame in memory as possible. If the DataFrame does not fit entirely in memory, Spark will store the remaining partitions on disk. This allows processing to continue, albeit with a performance overhead due to disk I/O.
As per the Spark documentation:
"MEMORY_AND_DISK: It stores partitions that do not fit in memory on disk and keeps the rest in memory.
This can be useful when working with datasets that are larger than the available memory."
- Perficient Blogs: Spark - StorageLevel
This behavior ensures that Spark can handle datasets larger than the available memory by spilling excess data to disk, thus preventing job failures due to memory constraints.

質問 # 51
A data engineer is reviewing a Spark application that applies several transformations to a DataFrame but notices that the job does not start executing immediately.
Which two characteristics of Apache Spark's execution model explain this behavior?
Choose 2 answers:

A. Transformations are executed immediately to build the lineage graph.
B. Only actions trigger the execution of the transformation pipeline.
C. Transformations are evaluated lazily.
D. The Spark engine requires manual intervention to start executing transformations.
E. The Spark engine optimizes the execution plan during the transformations, causing delays.

正解：B、C

解説：
Comprehensive and Detailed Explanation From Exact Extract:
Apache Spark employs a lazy evaluation model for transformations. This means that when transformations (e.
g.,map(),filter()) are applied to a DataFrame, Spark does not execute them immediately. Instead, it builds a logical plan (lineage) of transformations to be applied.
Execution is deferred until an action (e.g.,collect(),count(),save()) is called. At that point, Spark's Catalyst optimizer analyzes the logical plan, optimizes it, and then executes the physical plan to produce the result.
This lazy evaluation strategy allows Spark to optimize the execution plan, minimize data shuffling, and improve overall performance by reducing unnecessary computations.

質問 # 52
......

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