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Databricks Certification Associate-Developer-Apache-Spark

Associate-Developer-Apache-Spark

Exam Code: Associate-Developer-Apache-Spark

Prüfungsname: Databricks Certified Associate Developer for Apache Spark 3.0 Exam

Aktulisiert: 27-07-2026

Nummer: 179 Q&As

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Databricks Associate-Developer-Apache-Spark Prüfungsthemen:

AbschnittZiele
Datenerfassung und Speicherformate- Lesen und Schreiben von Daten
  • 1. Parquet, JSON, CSV
    • 2. Schemaerkennung und Schemaerzwungung
      Grundlagen der Leistung und Optimierung- Optimierungskonzepte
      • 1. Zwischenspeicherung und Dauerhaftigkeit
        • 2. Partitionierung und Datenumverteilung
          Spark DataFrame API- Operationen mit DataFrames
          • 1. Verknüpfungen und Aggregationen
            • 2. select, filter, withColumn
              Spark SQL- SQL-Abfragen in Spark
              • 1. Ansichten und Tabellen
                • 2. Grundlagen der Abfrageoptimierung
                  Apache Spark Architektur und Grundlagen- Überblick über die Spark-Architektur
                  • 1. Modell der Auftragsausführung
                    • 2. Driver, Executors, Cluster Manager
                      Transformationen und Aktionen- Kernoperationen mit RDD/DataFrame
                      • 1. Verzögerte Auswertung
                        • 2. Unterschied zwischen Aktionen und Transformationen

                          Databricks Certified Associate Developer for Apache Spark 3.0 Associate-Developer-Apache-Spark Prüfungsfragen mit Lösungen

                          1. Which of the following code blocks displays various aggregated statistics of all columns in DataFrame transactionsDf, including the standard deviation and minimum of values in each column?

                          A) transactionsDf.summary("count", "mean", "stddev", "25%", "50%", "75%", "max").show()
                          B) transactionsDf.summary().show()
                          C) transactionsDf.agg("count", "mean", "stddev", "25%", "50%", "75%", "min")
                          D) transactionsDf.agg("count", "mean", "stddev", "25%", "50%", "75%", "min").show()
                          E) transactionsDf.summary()


                          2. 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(["predError", "value"])
                          D) transactionsDf.drop(col("predError"), col("value"))
                          E) transactionsDf.drop("predError & value")


                          3. The code block displayed below contains an error. The code block should configure Spark to split data in 20 parts when exchanging data between executors for joins or aggregations. Find the error.
                          Code block:
                          spark.conf.set(spark.sql.shuffle.partitions, 20)

                          A) The code block uses the wrong command for setting an option.
                          B) The code block expresses the option incorrectly.
                          C) The code block is missing a parameter.
                          D) The code block sets the incorrect number of parts.
                          E) The code block sets the wrong option.


                          4. The code block shown below should return the number of columns in the CSV file stored at location filePath.
                          From the CSV file, only lines should be read that do not start with a # character. Choose the answer that correctly fills the blanks in the code block to accomplish this.
                          Code block:
                          __1__(__2__.__3__.csv(filePath, __4__).__5__)

                          A) 1. len
                          2. pyspark
                          3. DataFrameReader
                          4. comment='#'
                          5. columns
                          B) 1. size
                          2. pyspark
                          3. DataFrameReader
                          4. comment='#'
                          5. columns
                          C) 1. DataFrame
                          2. spark
                          3. read()
                          4. escape='#'
                          5. shape[0]
                          D) 1. len
                          2. spark
                          3. read
                          4. comment='#'
                          5. columns
                          E) 1. size
                          2. spark
                          3. read()
                          4. escape='#'
                          5. columns


                          5. Which of the following options describes the responsibility of the executors in Spark?

                          A) The executors accept tasks from the cluster manager, execute those tasks, and return results to the driver.
                          B) The executors accept jobs from the driver, plan those jobs, and return results to the cluster manager.
                          C) The executors accept tasks from the driver, execute those tasks, and return results to the driver.
                          D) The executors accept tasks from the driver, execute those tasks, and return results to the cluster manager.
                          E) The executors accept jobs from the driver, analyze those jobs, and return results to the driver.


                          Fragen und Antworten:

                          1. Frage
                          Antwort: B
                          2. Frage
                          Antwort: B
                          3. Frage
                          Antwort: B
                          4. Frage
                          Antwort: D
                          5. Frage
                          Antwort: C

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                          Ich bin ihhen dankbar. Ohne ihr kann ich meine Associate-Developer-Apache-Spark Prüfung nicht bestehen. Pass4Test ist der beste Studienpartner. Ich bin sicher, dass andere Kandidaten die Prüfung mühlos bestehen können, solange sie die Studienmaterialien aus Pass4Test benutzen.

                          Allermann

                          Ihre Q&A sind sher geeignet für diejenigen, die nicht so viel Zeit für die Associate-Developer-Apache-Spark Prüfungsvoebereitung haben. Das Material ist sehr korrekt. Ich bestand Associate-Developer-Apache-Spark mühlos.

                          Alscher

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                          Arab

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