Databricks Associate-Developer-Apache-Spark-3.5 試験概要:
| 認定ベンダー: | Databricks |
|---|---|
| 試験名: | Databricks 認定 Apache Spark 3.5 アソシエイト開発者 - Python |
| 試験番号: | Associate-Developer-Apache-Spark-3.5 |
| 受験料: | $200 USD |
| 出題数: | 45 |
| 対応言語: | 英語 |
| 関連資格: | Databricks 認定 Professional Data Engineer Databricks 認定 Data Engineer アソシエイト |
| 試験形式: | 単一選択式, 複数選択式 |
| 認定の有効期間: | 2年間 |
| 試験時間: | 90 分 |
| 合格点: | 公表されていません |
| サンプル問題: | Databricks Associate-Developer-Apache-Spark-3.5 サンプル問題 |
| 受験方法: | Kryterion Webassessor または認定試験センターを通じたオンライン監督試験。 |
| 前提条件: | 正式な前提条件はありません。Databricks では、Apache Spark の実務経験が少なくとも 6 か月あり、Python プログラミングの知識を有していることを推奨しています。 |
| 公式シラバスのURL: | https://www.databricks.com/learn/certification/apache-spark-developer-associate |
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 のアーキテクチャとコンポーネント | 20% | - Spark アーキテクチャ
|
| トピック 2: Spark SQL の使用 | 20% | - Spark SQL の操作
|
| トピック 3: Apache Spark DataFrame API アプリケーションの開発 | 30% | - DataFrame の操作
|
| トピック 4: トラブルシューティングとチューニング | 10% | - パフォーマンス最適化
|
| トピック 5: Structured Streaming | 10% | - ストリーミングアプリケーション
|
| トピック 6: Spark 上で Pandas API を使用する | 5% | - Pandas API
|
| トピック 7: Spark Connect を使用したアプリケーションのデプロイ | 5% | - Spark Connect
|
Databricks Certified Associate Developer for Apache Spark 3.5 - Python 認定 Associate-Developer-Apache-Spark-3.5 試験問題：
問題 #1
3 of 55. A data engineer observes that the upstream streaming source feeds the event table frequently and sends duplicate records. Upon analyzing the current production table, the data engineer found that the time difference in the event_timestamp column of the duplicate records is, at most, 30 minutes.
To remove the duplicates, the engineer adds the code:
df = df.withWatermark("event_timestamp", "30 minutes")
What is the result?
A. It accepts watermarks in seconds and the code results in an error.
B. It is not able to handle deduplication in this scenario.
C. It removes duplicates that arrive within the 30-minute window specified by the watermark.
D. It removes all duplicates regardless of when they arrive.
問題 #2
6 of 55.
Which components of Apache Spark's Architecture are responsible for carrying out tasks when assigned to them?
A. Driver Nodes
B. Executors
C. CPU Cores
D. Worker Nodes
問題 #3
A data engineer is running a Spark job to process a dataset of 1 TB stored in distributed storage. The cluster has 10 nodes, each with 16 CPUs. Spark UI shows:
Low number of Active Tasks
Many tasks complete in milliseconds
Fewer tasks than available CPUs
Which approach should be used to adjust the partitioning for optimal resource allocation?
A. Set the number of partitions equal to the total number of CPUs in the cluster
B. Set the number of partitions by dividing the dataset size (1 TB) by a reasonable partition size, such as 128 MB
C. Set the number of partitions to a fixed value, such as 200
D. Set the number of partitions equal to the number of nodes in the cluster
問題 #4
28 of 55.
A data analyst builds a Spark application to analyze finance data and performs the following operations:
filter, select, groupBy, and coalesce.
Which operation results in a shuffle?
A. select
B. coalesce
C. filter
D. groupBy
問題 #5
How can a Spark developer ensure optimal resource utilization when running Spark jobs in Local Mode for testing?
Options:
A. Configure the application to run in cluster mode instead of local mode.
B. Increase the number of local threads based on the number of CPU cores.
C. Use the spark.dynamicAllocation.enabled property to scale resources dynamically.
D. Set the spark.executor.memory property to a large value.
解説：
| 問題 #1 正解： C | 問題 #2 正解： B | 問題 #3 正解： B | 問題 #4 正解： D | 問題 #5 正解： B |
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