Associate-Developer-Apache-Spark-3.5 Originale Fragen & Associate-Developer-Apache-Spark-3.5 Testantworten

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Databricks Associate-Developer-Apache-Spark-3.5 Testantworten - Associate-Developer-Apache-Spark-3.5 Pruefungssimulationen

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Databricks Certified Associate Developer for Apache Spark 3.5 - Python Associate-Developer-Apache-Spark-3.5 Prüfungsfragen mit Lösungen (Q69-Q74):

69. Frage
What is the behavior for functiondate_sub(start, days)if a negative value is passed into thedaysparameter?

A. The number of days specified will be removed from the start date
B. The same start date will be returned
C. The number of days specified will be added to the start date
D. An error message of an invalid parameter will be returned

Antwort: C

Begründung:
Comprehensive and Detailed Explanation From Exact Extract:
The functiondate_sub(start, days)subtracts the number of days from the start date. If a negative number is passed, the behavior becomes a date addition.
Example:
SELECT date_sub('2024-05-01', -5)
-- Returns: 2024-05-06
So, a negative value effectively adds the absolute number of days to the date.
Reference: Spark SQL Functions # date_sub()

70. Frage
A data engineer is building an Apache Spark™ Structured Streaming application to process a stream of JSON events in real time. The engineer wants the application to be fault-tolerant and resume processing from the last successfully processed record in case of a failure. To achieve this, the data engineer decides to implement checkpoints.
Which code snippet should the data engineer use?

A. query = streaming_df.writeStream
.format("console")
.option("checkpoint", "/path/to/checkpoint")
.outputMode("append")
.start()
B. query = streaming_df.writeStream
.format("console")
.outputMode("complete")
.start()
C. query = streaming_df.writeStream
.format("console")
.outputMode("append")
.start()
D. query = streaming_df.writeStream
.format("console")
.outputMode("append")
.option("checkpointLocation", "/path/to/checkpoint")
.start()

Antwort: D

Begründung:
Comprehensive and Detailed Explanation From Exact Extract:
To enable fault tolerance and ensure that Spark can resume from the last committed offset after failure, you must configure a checkpoint location using the correct option key:"checkpointLocation".
From the official Spark Structured Streaming guide:
"To make a streaming query fault-tolerant and recoverable, a checkpoint directory must be specified using.
option("checkpointLocation", "/path/to/dir")."
Explanation of options:
Option A uses an invalid option name:"checkpoint"(should be"checkpointLocation") Option B is correct: it setscheckpointLocationproperly Option C lacks checkpointing and won't resume after failure Option D also lacks checkpointing configuration Reference: Apache Spark 3.5 Documentation # Structured Streaming # Fault Tolerance Semantics

71. Frage
Given the following code snippet inmy_spark_app.py:

What is the role of the driver node?

A. The driver node holds the DataFrame data and performs all computations locally
B. The driver node orchestrates the execution by transforming actions into tasks and distributing them to worker nodes
C. The driver node only provides the user interface for monitoring the application
D. The driver node stores the final result after computations are completed by worker nodes

Antwort: B

Begründung:
Comprehensive and Detailed Explanation From Exact Extract:
In the Spark architecture, the driver node is responsible for orchestrating the execution of a Spark application.
It converts user-defined transformations and actions into a logical plan, optimizes it into a physical plan, and then splits the plan into tasks that are distributed to the executor nodes.
As per Databricks and Spark documentation:
"The driver node is responsible for maintaining information about the Spark application, responding to a user's program or input, and analyzing, distributing, and scheduling work across the executors." This means:
Option A is correct because the driver schedules and coordinates the job execution.
Option B is incorrect because the driver does more than just UI monitoring.
Option C is incorrect since data and computations are distributed across executor nodes.
Option D is incorrect; results are returned to the driver but not stored long-term by it.
Reference: Databricks Certified Developer Spark 3.5 Documentation # Spark Architecture # Driver vs Executors.

72. Frage
A data engineer is reviewing a Spark application that applies several transformations to a DataFrame but notices that the job does not start executing immediately.
Which two characteristics of Apache Spark's execution model explain this behavior?
Choose 2 answers:

A. Only actions trigger the execution of the transformation pipeline.
B. Transformations are executed immediately to build the lineage graph.
C. Transformations are evaluated lazily.
D. The Spark engine optimizes the execution plan during the transformations, causing delays.
E. The Spark engine requires manual intervention to start executing transformations.

Antwort: A,C

Begründung:
Comprehensive and Detailed Explanation From Exact Extract:
Apache Spark employs a lazy evaluation model for transformations. This means that when transformations (e.
g.,map(),filter()) are applied to a DataFrame, Spark does not execute them immediately. Instead, it builds a logical plan (lineage) of transformations to be applied.
Execution is deferred until an action (e.g.,collect(),count(),save()) is called. At that point, Spark's Catalyst optimizer analyzes the logical plan, optimizes it, and then executes the physical plan to produce the result.
This lazy evaluation strategy allows Spark to optimize the execution plan, minimize data shuffling, and improve overall performance by reducing unnecessary computations.

73. Frage
An MLOps engineer is building a Pandas UDF that applies a language model that translates English strings into Spanish. The initial code is loading the model on every call to the UDF, which is hurting the performance of the data pipeline.
The initial code is:

def in_spanish_inner(df: pd.Series) -> pd.Series:
model = get_translation_model(target_lang='es')
return df.apply(model)
in_spanish = sf.pandas_udf(in_spanish_inner, StringType())
How can the MLOps engineer change this code to reduce how many times the language model is loaded?

A. Convert the Pandas UDF to a PySpark UDF
B. Convert the Pandas UDF from a Series # Series UDF to a Series # Scalar UDF
C. Run thein_spanish_inner()function in amapInPandas()function call
D. Convert the Pandas UDF from a Series # Series UDF to an Iterator[Series] # Iterator[Series] UDF

Antwort: D

Begründung:
Comprehensive and Detailed Explanation From Exact Extract:
The provided code defines a Pandas UDF of type Series-to-Series, where a new instance of the language modelis created on each call, which happens per batch. This is inefficient and results in significant overhead due to repeated model initialization.
To reduce the frequency of model loading, the engineer should convert the UDF to an iterator-based Pandas UDF (Iterator[pd.Series] -> Iterator[pd.Series]). This allows the model to be loaded once per executor and reused across multiple batches, rather than once per call.
From the official Databricks documentation:
"Iterator of Series to Iterator of Series UDFs are useful when the UDF initialization is expensive... For example, loading a ML model once per executor rather than once per row/batch."
- Databricks Official Docs: Pandas UDFs
Correct implementation looks like:
python
CopyEdit
@pandas_udf("string")
def translate_udf(batch_iter: Iterator[pd.Series]) -> Iterator[pd.Series]:
model = get_translation_model(target_lang='es')
for batch in batch_iter:
yield batch.apply(model)
This refactor ensures theget_translation_model()is invoked once per executor process, not per batch, significantly improving pipeline performance.

74. Frage
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