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Associate-Developer-Apache-Spark-3.5 Prüfungsressourcen: Databricks Certified Associate Developer for Apache Spark 3.5 - Python & Associate-Developer-Apache-Spark-3.5 Reale Fragen

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Databricks Certified Associate Developer for Apache Spark 3.5 - Python Associate-Developer-Apache-Spark-3.5 Prüfungsfragen mit Lösungen (Q118-Q123):

118. Frage
32 of 55.
A developer is creating a Spark application that performs multiple DataFrame transformations and actions. The developer wants to maintain optimal performance by properly managing the SparkSession.
How should the developer handle the SparkSession throughout the application?

A. Avoid using a SparkSession and rely on SparkContext only.
B. Create a new SparkSession instance before each transformation.
C. Stop and restart the SparkSession after each action.
D. Use a single SparkSession instance for the entire application.

Antwort: D

Begründung:
The SparkSession is the entry point to Spark functionality in modern versions (2.x and later). It unifies the SparkContext, SQLContext, and HiveContext into a single object.
Best Practice:
Use one SparkSession for the entire application.
Create it once at the start using SparkSession.builder.getOrCreate().
Reuse it across all transformations and actions.
Stop it only after all operations are completed.
Example:
from pyspark.sql import SparkSession
spark = SparkSession.builder.appName("MyApp").getOrCreate()
# Perform transformations and actions
spark.stop()
Why the other options are incorrect:
B: SparkSession is the recommended interface; SparkContext alone is deprecated for SQL/DataFrame APIs.
C: Creating multiple sessions increases overhead and wastes resources.
D: Restarting SparkSession breaks lineage and adds unnecessary startup costs.
Reference:
Spark API Reference - SparkSession lifecycle.
Databricks Exam Guide (June 2025): Section "Apache Spark Architecture and Components" - explains SparkSession lifecycle and application management.

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

Antwort: C

Begründung:
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

120. Frage
A data scientist wants each record in the DataFrame to contain:
The first attempt at the code does read the text files but each record contains a single line. This code is shown below:

The entire contents of a file
The full file path
The issue: reading line-by-line rather than full text per file.
Code:
corpus = spark.read.text("/datasets/raw_txt/*")
.select('*','_metadata.file_path')
Which change will ensure one record per file?
Options:

A. Add the option wholetext=True to the text() function
B. Add the option wholetext=False to the text() function
C. Add the option lineSep=", " to the text() function
D. Add the option lineSep=' ' to the text() function

Antwort: A

Begründung:
To read each file as a single record, use:
spark.read.text(path, wholetext=True)
This ensures that Spark reads the entire file contents into one row.
Reference:Spark read.text() with wholetext

121. Frage
You have:
DataFrame A: 128 GB of transactions
DataFrame B: 1 GB user lookup table
Which strategy is correct for broadcasting?

A. DataFrame B should be broadcasted because it is smaller and will eliminate the need for shuffling itself
B. DataFrame B should be broadcasted because it is smaller and will eliminate the need for shuffling DataFrame A
C. DataFrame A should be broadcasted because it is larger and will eliminate the need for shuffling DataFrame B
D. DataFrame A should be broadcasted because it is smaller and will eliminate the need for shuffling itself

Antwort: B

Begründung:
Comprehensive and Detailed Explanation:
Broadcast joins work by sending the smaller DataFrame to all executors, eliminating the shuffle of the larger DataFrame.
From Spark documentation:
"Broadcast joins are efficient when one DataFrame is small enough to fit in memory. Spark avoids shuffling the larger table." DataFrame B (1 GB) fits within the default threshold and should be broadcasted.
It eliminates the need to shuffle the large DataFrame A.
Final Answer: B

122. Frage
A data engineer has been asked to produce a Parquet table which is overwritten every day with the latest data.
The downstream consumer of this Parquet table has a hard requirement that the data in this table is produced with all records sorted by themarket_timefield.
Which line of Spark code will produce a Parquet table that meets these requirements?

A. final_df
.sort("market_time")
.write
.format("parquet")
.mode("overwrite")
.saveAsTable("output.market_events")
B. final_df
.sortWithinPartitions("market_time")
.write
.format("parquet")
.mode("overwrite")
.saveAsTable("output.market_events")
C. final_df
.sort("market_time")
.coalesce(1)
.write
.format("parquet")
.mode("overwrite")
.saveAsTable("output.market_events")
D. final_df
.orderBy("market_time")
.write
.format("parquet")
.mode("overwrite")
.saveAsTable("output.market_events")

Antwort: B

Begründung:
Comprehensive and Detailed Explanation From Exact Extract:
To ensure that data written out to disk is sorted, it is important to consider how Spark writes data when saving to Parquet tables. The methods.sort()or.orderBy()apply a global sort but do not guarantee that the sorting will persist in the final output files unless certain conditions are met (e.g. a single partition via.coalesce(1)- which is not scalable).
Instead, the proper method in distributed Spark processing to ensure rows are sorted within their respective partitions when written out is:
sortWithinPartitions("column_name")
According to Apache Spark documentation:
"sortWithinPartitions()ensures each partition is sorted by the specified columns. This is useful for downstream systems that require sorted files." This method works efficiently in distributed settings, avoids the performance bottleneck of global sorting (as in.orderBy()or.sort()), and guarantees each output partition has sorted records - which meets the requirement of consistently sorted data.
Thus:
Option A and B do not guarantee the persisted file contents are sorted.
Option C introduces a bottleneck via.coalesce(1)(single partition).
Option D correctly applies sorting within partitions and is scalable.
Reference: Databricks & Apache Spark 3.5 Documentation # DataFrame API # sortWithinPartitions()

123. Frage
......

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