Tech4Examはどんな学習資料を提供していますか？

現代技術は人々の生活と働きの仕方を革新します（Associate-Developer-Apache-Spark試験学習資料）。 広く普及しているオンラインシステムとプラットフォームは最近の現象となり、IT業界は最も見通しがある業界（Associate-Developer-Apache-Spark試験認定）となっています。 企業や機関では、候補者に優れた教育の背景が必要であるという事実にもかかわらず、プロフェッショナル認定のようなその他の要件があります。それを考慮すると、適切なDatabricks　Databricks Certified Associate Developer for Apache Spark 3.0 Exam試験認定は候補者が高給と昇進を得られるのを助けます。

Associate-Developer-Apache-Spark試験認定を取られるメリット

ほとんどの企業では従業員が専門試験の認定資格を取得する必要があるため、Associate-Developer-Apache-Spark試験の認定資格がどれほど重要であるかわかります。テストに合格すれば、昇進のチャンスとより高い給料を得ることができます。あなたのプロフェッショナルな能力が権威によって認められると、それはあなたが急速に発展している情報技術に優れていることを意味し、上司や大学から注目を受けます。より明るい未来とより良い生活のために私たちの信頼性の高いAssociate-Developer-Apache-Spark最新試験問題集を選択しましょう。

Associate-Developer-Apache-Spark試験学習資料を開発する専業チーム

私たちはAssociate-Developer-Apache-Spark試験認定分野でよく知られる会社として、プロのチームにDatabricks Certified Associate Developer for Apache Spark 3.0 Exam試験復習問題の研究と開発に専念する多くの専門家があります。したがって、我々のDatabricks Certification試験学習資料がAssociate-Developer-Apache-Spark試験の一流復習資料であることを保証することができます。私たちは、Databricks Certification　Associate-Developer-Apache-Spark試験サンプル問題の研究に約10年間集中して、候補者がAssociate-Developer-Apache-Spark試験に合格するという目標を決して変更しません。私たちのAssociate-Developer-Apache-Spark試験学習資料の質は、Databricks専門家の努力によって保証されています。それで、あなたは弊社を信じて、我々のDatabricks Certified Associate Developer for Apache Spark 3.0 Exam最新テスト問題集を選んでいます。

デモをダウンロードする

Databricks Certified Associate Developer for Apache Spark 3.0 Exam試験学習資料での高い復習効率

ほとんどの候補者にとって、特にオフィスワーカー、Associate-Developer-Apache-Spark試験の準備は、多くの時間とエネルギーを必要とする難しい作業です。だから、適切なAssociate-Developer-Apache-Spark試験資料を選択することは、Associate-Developer-Apache-Spark試験にうまく合格するのに重要です。高い正確率があるAssociate-Developer-Apache-Spark有効学習資料によって、候補者はDatabricks Certified Associate Developer for Apache Spark 3.0 Exam試験のキーポイントを捉え、試験の内容を熟知します。あなたは約2日の時間をかけて我々のAssociate-Developer-Apache-Spark試験学習資料を練習し、Associate-Developer-Apache-Spark試験に簡単でパスします。

無料デモをごダウンロードいただけます

様々な復習資料が市場に出ていることから、多くの候補者は、どの資料が適切かを知りません。この状況を考慮に入れて、私たちはDatabricks　Associate-Developer-Apache-Sparkの無料ダウンロードデモを候補者に提供します。弊社のウェブサイトにアクセスしてDatabricks Certified Associate Developer for Apache Spark 3.0 Examデモをダウンロードするだけで、Associate-Developer-Apache-Spark試験復習問題を購入するかどうかを判断するのに役立ちます。多数の新旧の顧客の訪問が当社の能力を証明しています。私たちのAssociate-Developer-Apache-Spark試験の学習教材は、私たちの市場におけるファーストクラスのものであり、あなたにとっても良い選択だと確信しています。

Databricks Certified Associate Developer for Apache Spark 3.0 認定 Associate-Developer-Apache-Spark 試験問題:

1. The code block shown below should read all files with the file ending .png in directory path into Spark.
Choose the answer that correctly fills the blanks in the code block to accomplish this.
spark.__1__.__2__(__3__).option(__4__, "*.png").__5__(path)

A) 1. read
2. format
3. binaryFile
4. pathGlobFilter
5. load
B) 1. read()
2. format
3. "binaryFile"
4. "recursiveFileLookup"
5. load
C) 1. open
2. as
3. "binaryFile"
4. "pathGlobFilter"
5. load
D) 1. open
2. format
3. "image"
4. "fileType"
5. open
E) 1. read
2. format
3. "binaryFile"
4. "pathGlobFilter"
5. load

2. Which of the following code blocks stores a part of the data in DataFrame itemsDf on executors?

A) cache(itemsDf)
B) itemsDf.rdd.storeCopy()
C) itemsDf.cache().count()
D) itemsDf.cache(eager=True)
E) itemsDf.cache().filter()

3. The code block displayed below contains an error. The code block is intended to perform an outer join of DataFrames transactionsDf and itemsDf on columns productId and itemId, respectively.
Find the error.
Code block:
transactionsDf.join(itemsDf, [itemsDf.itemId, transactionsDf.productId], "outer")

A) The term [itemsDf.itemId, transactionsDf.productId] should be replaced by itemsDf.col("itemId") == transactionsDf.col("productId").
B) The "outer" argument should be eliminated from the call and join should be replaced by joinOuter.
C) The "outer" argument should be eliminated, since "outer" is the default join type.
D) The term [itemsDf.itemId, transactionsDf.productId] should be replaced by itemsDf.itemId == transactionsDf.productId.
E) The join type needs to be appended to the join() operator, like join().outer() instead of listing it as the last argument inside the join() call.

4. Which of the following code blocks reads the parquet file stored at filePath into DataFrame itemsDf, using a valid schema for the sample of itemsDf shown below?
Sample of itemsDf:
1.+------+-----------------------------+-------------------+
2.|itemId|attributes |supplier |
3.+------+-----------------------------+-------------------+
4.|1 |[blue, winter, cozy] |Sports Company Inc.|
5.|2 |[red, summer, fresh, cooling]|YetiX |
6.|3 |[green, summer, travel] |Sports Company Inc.|
7.+------+-----------------------------+-------------------+

A) 1.itemsDfSchema = StructType([
2. StructField("itemId", IntegerType),
3. StructField("attributes", ArrayType(StringType)),
4. StructField("supplier", StringType)])
5.
6.itemsDf = spark.read.schema(itemsDfSchema).parquet(filePath)
B) 1.itemsDfSchema = StructType([
2. StructField("itemId", IntegerType()),
3. StructField("attributes", StringType()),
4. StructField("supplier", StringType())])
5.
6.itemsDf = spark.read.schema(itemsDfSchema).parquet(filePath)
C) 1.itemsDfSchema = StructType([
2. StructField("itemId", IntegerType()),
3. StructField("attributes", ArrayType([StringType()])),
4. StructField("supplier", StringType())])
5.
6.itemsDf = spark.read(schema=itemsDfSchema).parquet(filePath)
D) 1.itemsDf = spark.read.schema('itemId integer, attributes <string>, supplier string').parquet(filePath)
E) 1.itemsDfSchema = StructType([
2. StructField("itemId", IntegerType()),
3. StructField("attributes", ArrayType(StringType())),
4. StructField("supplier", StringType())])
5.
6.itemsDf = spark.read.schema(itemsDfSchema).parquet(filePath)

5. The code block displayed below contains an error. The code block should return all rows of DataFrame transactionsDf, but including only columns storeId and predError. Find the error.
Code block:
spark.collect(transactionsDf.select("storeId", "predError"))

A) Instead of collect, collectAsRows needs to be called.
B) The take method should be used instead of the collect method.
C) The collect method is not a method of the SparkSession object.
D) Instead of select, DataFrame transactionsDf needs to be filtered using the filter operator.
E) Columns storeId and predError need to be represented as a Python list, so they need to be wrapped in brackets ([]).

質問と回答：