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Databricks Associate-Developer-Apache-Spark-3.5 試験シラバストピック:
| セクション | 比重 | 目標 |
|---|---|---|
| トピック 1: Apache SparkにおけるPandas APIの利用 | 5% | - 主な違いと制限事項 - Pandas構造とSpark構造の相互変換 - SparkにおけるPandas APIの概要 |
| トピック 2: Apache Sparkのアーキテクチャとコンポーネント | 20% | - 耐障害性とガベージコレクション - 実行階層と遅延評価 - Sparkアーキテクチャの概要 - 実行モードとデプロイモード - シャッフル、アクション、ブロードキャスト |
| トピック 3: Spark Connectを使用したアプリケーションのデプロイ | 5% | - リモートSparkクラスターへの接続 - Spark Connectのアーキテクチャ - Spark Connect経由でのアプリケーション実行 |
| トピック 4: Apache Spark DataFrame APIアプリケーションのトラブルシューティングとチューニング | 10% | - デバッグとログの取得 - パフォーマンス上のボトルネックの特定 - メモリとリソース使用量の管理 - 変換処理とアクションの最適化 |
| トピック 5: Spark SQLの利用 | 20% | - カタログおよびメタデータAPIの利用 - DataFrameとSpark SQLの連携 - 関数と式の操作 - SQLクエリの実行 |
| トピック 6: Apache Spark DataFrame APIを使用したアプリケーション開発 | 30% | - 各種形式でのデータの読み書き - データのフィルタリング、並べ替え、集計 - ユーザー定義関数(UDF) - データのパーティショニングとバケッティング - DataFrameの作成とスキーマの定義 - データセットの結合と統合 - 欠損値の処理とデータ品質の確保 - 列の選択、名前変更、変更 |
| トピック 7: Structured Streaming | 10% | - 出力モードとトリガー - ストリーミングの概念とアーキテクチャ - 耐障害性と状態管理 - ストリーミングクエリの定義 |
Databricks Certified Associate Developer for Apache Spark 3.5 - Python 認定 Associate-Developer-Apache-Spark-3.5 試験問題:
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 lineSep=", " to the text() function
- B. Add the option lineSep='\n' to the text() function
- C. Add the option wholetext=False to the text() function
- D. Add the option wholetext=True to the text() function
正解:D 🗳️
解説: (MogiExam メンバーにのみ表示されます)
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What is the behavior of the function date_sub(start, days) if a negative value is passed into the days parameter?
- A. An error message of an invalid parameter will be returned.
- B. The number of days specified will be removed from the start date.
- C. The number of days specified will be added to the start date.
- D. The same start date will be returned.
正解:C 🗳️
解説: (MogiExam メンバーにのみ表示されます)
13 of 55.
A developer needs to produce a Python dictionary using data stored in a small Parquet table, which looks like this:
region_id
region_name
10
North
12
East
14
West
The resulting Python dictionary must contain a mapping of region_id to region_name, containing the smallest 3 region_id values.
Which code fragment meets the requirements?
- A. regions_dict = regions.select("region_id", "region_name").take(3)
- B. regions_dict = dict(regions.select("region_id", "region_name").rdd.collect())
- C. regions_dict = dict(regions.take(3))
- D. regions_dict = dict(regions.orderBy("region_id").limit(3).rdd.map(lambda x: (x.region_id, x.region_name)).collect())
正解:D 🗳️
解説: (MogiExam メンバーにのみ表示されます)
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What is the relationship between jobs, stages, and tasks during execution in Apache Spark?
- A. A stage contains multiple jobs, and each job contains multiple tasks.
- B. A job contains multiple stages, and each stage contains multiple tasks.
- C. A job contains multiple tasks, and each task contains multiple stages.
- D. A stage contains multiple tasks, and each task contains multiple jobs.
正解:B 🗳️
解説: (MogiExam メンバーにのみ表示されます)
A developer is running Spark SQL queries and notices underutilization of resources. Executors are idle, and the number of tasks per stage is low.
What should the developer do to improve cluster utilization?
- A. Enable dynamic resource allocation to scale resources as needed
- B. Increase the size of the dataset to create more partitions
- C. Reduce the value of spark.sql.shuffle.partitions
- D. Increase the value of spark.sql.shuffle.partitions
正解:D 🗳️
解説: (MogiExam メンバーにのみ表示されます)



