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Databricks Associate-Developer-Apache-Spark-3.5 Prüfung Übungen und Antworten

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Databricks Certified Associate Developer for Apache Spark 3.5 - Python Associate-Developer-Apache-Spark-3.5 Prüfungsfragen mit Lösungen (Q98-Q103):

98. Frage
Given this view definition:
df.createOrReplaceTempView("users_vw")
Which approach can be used to query the users_vw view after the session is terminated?
Options:

A. Recreate the users_vw and query the data using Spark
B. Save the users_vw definition and query using Spark
C. Persist the users_vw data as a table
D. Query the users_vw using Spark

Antwort: C

Begründung:
Temp views like createOrReplaceTempView are session-scoped.
They disappear once the Spark session ends.
To retain data across sessions, it must be persisted:
df.write.saveAsTable("users_vw")
Thus, the view needs to be persisted as a table to survive session termination.

99. Frage
A data scientist is working on a large dataset in Apache Spark using PySpark. The data scientist has a DataFrame df with columns user_id, product_id, and purchase_amount and needs to perform some operations on this data efficiently.
Which sequence of operations results in transformations that require a shuffle followed by transformations that do not?

A. df.withColumn("purchase_date", current_date()).where("total_purchase > 50")
B. df.withColumn("discount", df.purchase_amount * 0.1).select("discount")
C. df.groupBy("user_id").agg(sum("purchase_amount").alias("total_purchase")).repartition(10)
D. df.filter(df.purchase_amount > 100).groupBy("user_id").sum("purchase_amount")

Antwort: C

Begründung:
Shuffling occurs in operations like groupBy, reduceByKey, or join-which cause data to be moved across partitions. The repartition() operation can also cause a shuffle, but in this context, it follows an aggregation.
In Option D, the groupBy followed by agg results in a shuffle due to grouping across nodes.
The repartition(10) is a partitioning transformation but does not involve a new shuffle since the data is already grouped.
This sequence - shuffle (groupBy) followed by non-shuffling (repartition) - is correct.
Option A does the opposite: the filter does not cause a shuffle, but groupBy does - this makes it the wrong order.

100. Frage
26 of 55.
A data scientist at an e-commerce company is working with user data obtained from its subscriber database and has stored the data in a DataFrame df_user.
Before further processing, the data scientist wants to create another DataFrame df_user_non_pii and store only the non-PII columns.
The PII columns in df_user are name, email, and birthdate.
Which code snippet can be used to meet this requirement?

A. df_user_non_pii = df_user.select("name", "email", "birthdate")
B. df_user_non_pii = df_user.remove("name", "email", "birthdate")
C. df_user_non_pii = df_user.drop("name", "email", "birthdate")
D. df_user_non_pii = df_user.dropFields("name", "email", "birthdate")

Antwort: C

Begründung:
To exclude sensitive (PII) columns from a DataFrame, the easiest method is to use the .drop() function with the list of column names to remove.
Correct syntax:
df_user_non_pii = df_user.drop("name", "email", "birthdate")
This creates a new DataFrame containing all remaining columns.
Why the other options are incorrect:
B: .dropFields() is not valid for standard DataFrames - it's used for struct fields only.
C: .select() would keep only PII columns, not remove them.
D: .remove() does not exist in Spark DataFrame API.
Reference:
PySpark DataFrame API - drop() method for removing multiple columns.
Databricks Exam Guide (June 2025): Section "Developing Apache Spark DataFrame/DataSet API Applications" - data manipulation, selecting, and dropping columns.

101. Frage
What is the difference between df.cache() and df.persist() in Spark DataFrame?

A. persist() - Persists the DataFrame with the default storage level (MEMORY_AND_DISK_SER) and cache() - Can be used to set different storage levels to persist the contents of the DataFrame.
B. Both functions perform the same operation. The persist() function provides improved performance as its default storage level is DISK_ONLY.
C. Both cache() and persist() can be used to set the default storage level (MEMORY_AND_DISK_SER)
D. cache() - Persists the DataFrame with the default storage level (MEMORY_AND_DISK) and persist() - Can be used to set different storage levels to persist the contents of the DataFrame

Antwort: D

Begründung:
df.cache() is shorthand for df.persist(StorageLevel.MEMORY_AND_DISK)
df.persist() allows specifying any storage level such as MEMORY_ONLY, DISK_ONLY, MEMORY_AND_DISK_SER, etc.
By default, persist() uses MEMORY_AND_DISK, unless specified otherwise.

102. Frage
11 of 55.
Which Spark configuration controls the number of tasks that can run in parallel on an executor?

A. spark.task.maxFailures
B. spark.executor.cores
C. spark.executor.memory
D. spark.sql.shuffle.partitions

Antwort: B

Begründung:
The Spark configuration spark.executor.cores defines how many concurrent tasks can be executed within a single executor process.
Each executor is assigned a number of CPU cores.
Each core executes one task at a time.
Therefore, increasing spark.executor.cores allows an executor to run more tasks concurrently.
Example:
--conf spark.executor.cores=4
→ Each executor can run 4 parallel tasks.
Why the other options are incorrect:
B (spark.task.maxFailures): Sets retry attempts for failed tasks.
C (spark.executor.memory): Sets executor memory, not concurrency.
D (spark.sql.shuffle.partitions): Defines number of shuffle partitions, not executor concurrency.
Reference:
Spark Configuration Guide - Executor cores, tasks, and parallelism.
Databricks Exam Guide (June 2025): Section "Apache Spark Architecture and Components" - executor configuration, CPU cores, and parallel task execution.

103. Frage
......

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