Databricks Associate-Developer-Apache-Spark-3.5 試験概要:
| 認定ベンダー: | Databricks |
| 試験名: | Databricks Certified Associate Developer for Apache Spark 3.5 - Python |
| 試験番号: | Associate-Developer-Apache-Spark-3.5-Python |
| 受験料: | $200 USD |
| 試験形式: | 選択式（単一選択）, 選択式（複数選択） |
| 認定の有効期間: | 2年間 |
| 出題数: | 45-60 |
| 関連資格: | Databricks Certified Data Engineer Associate Databricks Certified Data Engineer Professional |
| 試験時間: | 90 minutes |
| 合格点: | 70% |
| 対応言語: | 英語 |
| 推奨トレーニング: | Apache Sparkドキュメント Databricks Academy - Apache Sparkトレーニング |
| 受験申し込み: | Databricks認定ポータル |
| サンプル問題: | Databricks Associate-Developer-Apache-Spark-3.5 サンプル問題 |
| 受験方法: | オンライン監視付き試験 |
| 前提条件: | PythonプログラミングおよびSQLの基礎知識があることが推奨されます。また、Apache Sparkの基本概念を理解していることが強く推奨されます。 |
| 公式シラバスのURL: | https://www.databricks.com/learn/certification |
Databricks Associate-Developer-Apache-Spark-3.5 試験シラバストピック:
| セクション | 目標 |
|---|---|
| トピック 1: PySparkによるDataFrame API | - 変換とアクション - 組み込み関数と式 - DataFrameの作成とスキーマ管理 |
| トピック 2: Spark SQL | - ウィンドウ関数と集計 - DataFrameおよびテーブルに対するSQLクエリ |
| トピック 3: データ処理とパフォーマンス | - 最適化手法 - キャッシュと永続化の戦略 - 結合とデータパーティショニング |
| トピック 4: Structured Streamingの基本 | - ストリーミングにおけるウィンドウ集計 - ストリーミングDataFrame |
| トピック 5: データの取り込みとストレージ | - Delta Lakeの基本 - データの読み込みと書き込み（Parquet、JSON、CSV） |
| トピック 6: Apache Sparkの基礎 | - RDD、DataFrame、Datasetの概念 - Sparkのアーキテクチャと実行モデル |
Databricks Certified Associate Developer for Apache Spark 3.5 - Python 認定 Associate-Developer-Apache-Spark-3.5 試験問題：
1. 54 of 55.
What is the benefit of Adaptive Query Execution (AQE)?
A) It allows Spark to optimize the query plan before execution but does not adapt during runtime.
B) It automatically distributes tasks across nodes in the clusters and does not perform runtime adjustments to the query plan.
C) It optimizes query execution by parallelizing tasks and does not adjust strategies based on runtime metrics like data skew.
D) It enables the adjustment of the query plan during runtime, handling skewed data, optimizing join strategies, and improving overall query performance.
2. 29 of 55.
A Spark application is experiencing performance issues in client mode due to the driver being resource-constrained.
How should this issue be resolved?
A) Switch the deployment mode to cluster mode.
B) Switch the deployment mode to local mode.
C) Add more executor instances to the cluster.
D) Increase the driver memory on the client machine.
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/").option("mergeAllCols", True)
B) spark.read.option("mergeSchema", True).parquet("/data/parquet/")
C) spark.read.format("parquet").option("inferSchema", "true").load("/data/parquet/")
D) spark.read.parquet("/data/parquet/")
4. A DataFrame df has columns name, age, and salary. The developer needs to sort the DataFrame by age in ascending order and salary in descending order.
Which code snippet meets the requirement of the developer?
A) df.sort("age", "salary", ascending=[False, True]).show()
B) df.orderBy("age", "salary", ascending=[True, False]).show()
C) df.sort("age", "salary", ascending=[True, True]).show()
D) df.orderBy(col("age").asc(), col("salary").asc()).show()
5. 20 of 55.
What is the difference between df.cache() and df.persist() in Spark DataFrame?
A) persist() - Persists the DataFrame with the default storage level (MEMORY_AND_DISK_DESER), and cache() - Can be used to set different storage levels.
B) cache() - Persists the DataFrame with the default storage level (MEMORY_AND_DISK_DESER), and persist() - Can be used to set different storage levels to persist the contents of the DataFrame.
C) Both functions perform the same operation. The persist() function provides improved performance as its default storage level is DISK_ONLY.
D) Both cache() and persist() can be used to set the default storage level (MEMORY_AND_DISK_DESER).
質問と回答：
| 質問 # 1 正解： D | 質問 # 2 正解： A | 質問 # 3 正解： B | 質問 # 4 正解： B | 質問 # 5 正解： B |
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