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gywudosu
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Databricks Certified Associate Developer for Apache Spark 3.0 Exam Associate-Developer-Apache-Spark Prüfungsfragen mit Lösungen (Q39-Q44):

39. Frage
Which of the following code blocks returns only rows from DataFrame transactionsDf in which values in column productId are unique?

  • A. transactionsDf.dropDuplicates(subset=["productId"])
  • B. transactionsDf.distinct("productId")
  • C. transactionsDf.dropDuplicates(subset="productId")
  • D. transactionsDf.unique("productId")
  • E. transactionsDf.drop_duplicates(subset="productId")

Antwort: A Begründung:
Explanation
Although the question suggests using a method called unique() here, that method does not actually exist in PySpark. In PySpark, it is called distinct(). But then, this method is not the right one to use here, since with distinct() we could filter out unique values in a specific column.
However, we want to return the entire rows here. So the trick is to use dropDuplicates with the subset keyword parameter. In the documentation for dropDuplicates, the examples show that subset should be used with a list. And this is exactly the key to solving this question: The productId column needs to be fed into the subset argument in a list, even though it is just a single column.
More info: pyspark.sql.DataFrame.dropDuplicates - PySpark 3.1.1 documentation Static notebook | Dynamic notebook: See test 1
40. Frage
The code block displayed below contains an error. The code block should return a DataFrame where all entries in column supplier contain the letter combination et in this order. Find the error.
Code block:
itemsDf.filter(Column('supplier').isin('et'))

  • A. Instead of isin, it should be checked whether column supplier contains the letters et, so isin should be replaced with contains. In addition, the column should be accessed using col['supplier'].
  • B. The Column operator should be replaced by the col operator and instead of isin, contains should be used.
  • C. The expression only returns a single column and filter should be replaced by select.
  • D. The expression inside the filter parenthesis is malformed and should be replaced by isin('et', 'supplier').

Antwort: D Begründung:
Explanation
Correct code block:
itemsDf.filter(col('supplier').contains('et'))
A mixup can easily happen here between isin and contains. Since we want to check whether a column
"contains" the values et, this is the operator we should use here. Note that both methods are methods of Spark's Column object. See below for documentation links.
A specific Column object can be accessed through the col() method and not the Column() method or through col[], which is an essential thing to know here. In PySpark, Column references a generic column object. To use it for queries, you need to link the generic column object to a specific DataFrame. This can be achieved, for example, through the col() method.
More info:
- isin documentation: pyspark.sql.Column.isin - PySpark 3.1.1 documentation
- contains documentation: pyspark.sql.Column.contains - PySpark 3.1.1 documentation Static notebook | Dynamic notebook: See test 1
41. Frage
Which is the highest level in Spark's execution hierarchy?

  • A. Executor
  • B. Slot
  • C. Stage
  • D. Job
  • E. Task

Antwort: D
42. Frage
The code block displayed below contains an error. The code block below is intended to add a column itemNameElements to DataFrame itemsDf that includes an array of all words in column itemName. Find the error.
Sample of DataFrame itemsDf:
1.+------+----------------------------------+-------------------+
2.|itemId|itemName |supplier |
3.+------+----------------------------------+-------------------+
4.|1 |Thick Coat for Walking in the Snow|Sports Company Inc.|
5.|2 |Elegant Outdoors Summer Dress |YetiX |
6.|3 |Outdoors Backpack |Sports Company Inc.|
7.+------+----------------------------------+-------------------+
Code block:
itemsDf.withColumnRenamed("itemNameElements", split("itemName"))
itemsDf.withColumnRenamed("itemNameElements", split("itemName"))

  • A. The expressions "itemNameElements" and split("itemName") need to be swapped.
  • B. Operator withColumnRenamed needs to be replaced with operator withColumn and a second argument
    "," needs to be passed to the split method.
  • C. Operator withColumnRenamed needs to be replaced with operator withColumn and the split method needs to be replaced by the splitString method.
  • D. All column names need to be wrapped in the col() operator.
  • E. Operator withColumnRenamed needs to be replaced with operator withColumn and a second argument "
    " needs to be passed to the split method.

Antwort: E Begründung:
Explanation
Correct code block:
itemsDf.withColumn("itemNameElements", split("itemName"," "))
Output of code block:
+------+----------------------------------+-------------------+------------------------------------------+
|itemId|itemName |supplier |itemNameElements |
+------+----------------------------------+-------------------+------------------------------------------+
|1 |Thick Coat for Walking in the Snow|Sports Company Inc.|[Thick, Coat, for, Walking, in, the, Snow]|
|2 |Elegant Outdoors Summer Dress |YetiX |[Elegant, Outdoors, Summer, Dress] |
|3 |Outdoors Backpack |Sports Company Inc.|[Outdoors, Backpack] |
+------+----------------------------------+-------------------+------------------------------------------+ The key to solving this question is that the split method definitely needs a second argument here (also look at the link to the documentation below). Given the values in column itemName in DataFrame itemsDf, this should be a space character " ". This is the character we need to split the words in the column.
More info: pyspark.sql.functions.split - PySpark 3.1.1 documentation
Static notebook | Dynamic notebook: See test 1
43. Frage
Which of the following code blocks writes DataFrame itemsDf to disk at storage location filePath, making sure to substitute any existing data at that location?

  • A. itemsDf.write(filePath, mode="overwrite")
  • B. itemsDf.write.option("parquet").mode("overwrite").path(filePath)
  • C. itemsDf.write.mode("overwrite").parquet(filePath)
  • D. itemsDf.write().parquet(filePath, mode="overwrite")
  • E. itemsDf.write.mode("overwrite").path(filePath)

Antwort: C Begründung:
Explanation
itemsDf.write.mode("overwrite").parquet(filePath)
Correct! itemsDf.write returns a pyspark.sql.DataFrameWriter instance whose overwriting behavior can be modified via the mode setting or by passing mode="overwrite" to the parquet() command.
Although the parquet format is not prescribed for solving this question, parquet() is a valid operator to initiate Spark to write the data to disk.
itemsDf.write.mode("overwrite").path(filePath)
No. A pyspark.sql.DataFrameWriter instance does not have a path() method.
itemsDf.write.option("parquet").mode("overwrite").path(filePath)
Incorrect, see above. In addition, a file format cannot be passed via the option() method.
itemsDf.write(filePath, mode="overwrite")
Wrong. Unfortunately, this is too simple. You need to obtain access to a DataFrameWriter for the DataFrame through calling itemsDf.write upon which you can apply further methods to control how Spark data should be written to disk. You cannot, however, pass arguments to itemsDf.write directly.
itemsDf.write().parquet(filePath, mode="overwrite")
False. See above.
More info: pyspark.sql.DataFrameWriter.parquet - PySpark 3.1.2 documentation Static notebook | Dynamic notebook: See test 3
44. Frage
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