Databricks Certification Associate-Developer-Apache-Spark-3.5

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Databricks Associate-Developer-Apache-Spark-3.5 Prüfungsthemen:

Databricks Certified Associate Developer for Apache Spark 3.5 - Python Associate-Developer-Apache-Spark-3.5 Prüfungsfragen mit Lösungen

Frage #1
A Spark engineer is troubleshooting a Spark application that has been encountering out-of-memory errors during execution. By reviewing the Spark driver logs, the engineer notices multiple "GC overhead limit exceeded" messages.
Which action should the engineer take to resolve this issue?

A. Cache large DataFrames to persist them in memory.
B. Modify the Spark configuration to disable garbage collection
C. Increase the memory allocated to the Spark Driver.
D. Optimize the data processing logic by repartitioning the DataFrame.

Frage #2
An engineer notices a significant increase in the job execution time during the execution of a Spark job. After some investigation, the engineer decides to check the logs produced by the Executors.
How should the engineer retrieve the Executor logs to diagnose performance issues in the Spark application?

A. Use the command spark-submit with the -verbose flag to print the logs to the console.
B. Fetch the logs by running a Spark job with the spark-sql CLI tool.
C. Locate the executor logs on the Spark master node, typically under the /tmp directory.
D. Use the Spark UI to select the stage and view the executor logs directly from the stages tab.

Frage #3
A Spark developer wants to improve the performance of an existing PySpark UDF that runs a hash function that is not available in the standard Spark functions library. The existing UDF code is:

import hashlib
import pyspark.sql.functions as sf
from pyspark.sql.types import StringType
def shake_256(raw):
return hashlib.shake_256(raw.encode()).hexdigest(20)
shake_256_udf = sf.udf(shake_256, StringType())
The developer wants to replace this existing UDF with a Pandas UDF to improve performance. The developer changes the definition of shake_256_udf to this:CopyEdit shake_256_udf = sf.pandas_udf(shake_256, StringType()) However, the developer receives the error:
What should the signature of the shake_256() function be changed to in order to fix this error?

A. def shake_256(df: pd.Series) -> pd.Series:
B. def shake_256(df: pd.Series) -> str:
C. def shake_256(raw: str) -> str:
D. def shake_256(df: Iterator[pd.Series]) -> Iterator[pd.Series]:

Frage #4
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A developer is working on a Spark application that processes a large dataset using SQL queries. Despite having a large cluster, the developer notices that the job is underutilizing the available resources. Executors remain idle for most of the time, and logs reveal that the number of tasks per stage is very low. The developer suspects that this is causing suboptimal cluster performance.
Which action should the developer take to improve cluster utilization?

A. Reduce the value of spark.sql.shuffle.partitions
B. Increase the size of the dataset to create more partitions
C. Increase the value of spark.sql.shuffle.partitions
D. Enable dynamic resource allocation to scale resources as needed

Frage #5
A developer initializes a SparkSession:

spark = SparkSession.builder \
.appName("Analytics Application") \
.getOrCreate()
Which statement describes the spark SparkSession?

A. If a SparkSession already exists, this code will return the existing session instead of creating a new one.
B. A new SparkSession is created every time the getOrCreate() method is invoked.
C. A SparkSession is unique for each appName, and calling getOrCreate() with the same name will return an existing SparkSession once it has been created.
D. The getOrCreate() method explicitly destroys any existing SparkSession and creates a new one.

Fragen und Antworten: