信頼できるアフターサービス

私たちのAssociate-Developer-Apache-Spark試験学習資料で試験準備は簡単ですが、使用中に問題が発生する可能性があります。Associate-Developer-Apache-Spark pdf版問題集に関する問題がある場合は、私たちに電子メールを送って、私たちの助けを求めることができます。たあなたが新旧の顧客であっても、私たちはできるだけ早くお客様のお手伝いをさせて頂きます。候補者がDatabricks Certified Associate Developer for Apache Spark 3.0 Exam試験に合格する手助けをしている私たちのコミットメントは、当業界において大きな名声を獲得しています。一週24時間のサービスは弊社の態度を示しています。私たちは候補者の利益を考慮し、我々のAssociate-Developer-Apache-Spark有用テスト参考書はあなたのAssociate-Developer-Apache-Spark試験合格に最良の方法であることを保証します。

要するに、プロのAssociate-Developer-Apache-Spark試験認定はあなた自身を計る最も効率的な方法であり、企業は教育の背景だけでなく、あなたの職業スキルによって従業員を採用することを指摘すると思います。世界中の技術革新によって、あなたをより強くする重要な方法はDatabricks Certified Associate Developer for Apache Spark 3.0 Exam試験認定を受けることです。だから、私たちの信頼できる高品質のDatabricks Certification有効練習問題集を選ぶと、Associate-Developer-Apache-Spark試験に合格し、より明るい未来を受け入れるのを助けます。

Associate-Developer-Apache-Spark試験学習資料の三つバージョンの便利性

私たちの候補者はほとんどがオフィスワーカーです。あなたはDatabricks Certified Associate Developer for Apache Spark 3.0 Exam試験の準備にあまり時間がかからないことを理解しています。したがって、異なるバージョンのAssociate-Developer-Apache-Spark試験トピック問題をあなたに提供します。読んで簡単に印刷するには、PDFバージョンを選択して、メモを取るのは簡単です。 もしあなたがDatabricks Certified Associate Developer for Apache Spark 3.0 Examの真のテスト環境に慣れるには、ソフト（PCテストエンジン）バージョンが最適です。そして最後のバージョン、Associate-Developer-Apache-Sparkテストオンラインエンジンはどの電子機器でも使用でき、ほとんどの機能はソフトバージョンと同じです。Databricks Certified Associate Developer for Apache Spark 3.0 Exam試験勉強練習の3つのバージョンの柔軟性と機動性により、いつでもどこでも候補者が学習できます。私たちの候補者にとって選択は自由でそれは時間のロースを減少します。

本当質問と回答の練習モード

現代技術のおかげで、オンラインで学ぶことで人々はより広い範囲の知識（Associate-Developer-Apache-Spark有効な練習問題集）を知られるように、人々は電子機器の利便性に慣れてきました。このため、私たちはあなたの記憶能力を効果的かつ適切に高めるという目標をどのように達成するかに焦点を当てます。したがって、Databricks Certification　Associate-Developer-Apache-Spark練習問題と答えが最も効果的です。あなたはこのDatabricks Certified Associate Developer for Apache Spark 3.0 Exam有用な試験参考書でコア知識を覚えていて、練習中にDatabricks Certified Associate Developer for Apache Spark 3.0 Exam試験の内容も熟知されます。これは時間を節約し、効率的です。

デモをダウンロードする

現代IT業界の急速な発展、より多くの労働者、卒業生やIT専攻の他の人々は、昇進や高給などのチャンスを増やすために、プロのAssociate-Developer-Apache-Spark試験認定を受ける必要があります。 試験に合格させる高品質のDatabricks Certified Associate Developer for Apache Spark 3.0 Exam試験模擬pdf版があなたにとって最良の選択です。私たちのDatabricks Certified Associate Developer for Apache Spark 3.0 Examテストトピック試験では、あなたは簡単にAssociate-Developer-Apache-Spark試験に合格し、私たちのDatabricks Certified Associate Developer for Apache Spark 3.0 Exam試験資料から多くのメリットを享受します。

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

1. Which of the following code blocks returns a new DataFrame with the same columns as DataFrame transactionsDf, except for columns predError and value which should be removed?

A) transactionsDf.drop(col("predError"), col("value"))
B) transactionsDf.drop("predError", "value")
C) transactionsDf.drop("predError & value")
D) transactionsDf.drop(predError, value)
E) transactionsDf.drop(["predError", "value"])

2. The code block displayed below contains at least one error. The code block should return a DataFrame with only one column, result. That column should include all values in column value from DataFrame transactionsDf raised to the power of 5, and a null value for rows in which there is no value in column value. Find the error(s).
Code block:
1.from pyspark.sql.functions import udf
2.from pyspark.sql import types as T
3.
4.transactionsDf.createOrReplaceTempView('transactions')
5.
6.def pow_5(x):
7. return x**5
8.
9.spark.udf.register(pow_5, 'power_5_udf', T.LongType())
10.spark.sql('SELECT power_5_udf(value) FROM transactions')

A) The pow_5 method is unable to handle empty values in column value, the name of the column in the returned DataFrame is not result, and the SparkSession cannot access the transactionsDf DataFrame.
B) The returned DataFrame includes multiple columns instead of just one column.
C) The pow_5 method is unable to handle empty values in column value and the name of the column in the returned DataFrame is not result.
D) The pow_5 method is unable to handle empty values in column value, the name of the column in the returned DataFrame is not result, and Spark driver does not call the UDF function appropriately.
E) The pow_5 method is unable to handle empty values in column value, the UDF function is not registered properly with the Spark driver, and the name of the column in the returned DataFrame is not result.

3. The code block displayed below contains an error. The code block is intended to return all columns of DataFrame transactionsDf except for columns predError, productId, and value. Find the error.
Excerpt of DataFrame transactionsDf:
transactionsDf.select(~col("predError"), ~col("productId"), ~col("value"))

A) The select operator should be replaced by the drop operator.
B) The column names in the select operator should not be strings and wrapped in the col operator, so they should be expressed like select(~col(predError), ~col(productId), ~col(value)).
C) The select operator should be replaced with the deselect operator.
D) The select operator should be replaced by the drop operator and the arguments to the drop operator should be column names predError, productId and value wrapped in the col operator so they should be expressed like drop(col(predError), col(productId), col(value)).
E) The select operator should be replaced by the drop operator and the arguments to the drop operator should be column names predError, productId and value as strings.
(Correct)

4. The code block shown below should add column transactionDateForm to DataFrame transactionsDf. The column should express the unix-format timestamps in column transactionDate as string type like Apr 26 (Sunday). Choose the answer that correctly fills the blanks in the code block to accomplish this.
transactionsDf.__1__(__2__, from_unixtime(__3__, __4__))

A) 1. withColumn
2. "transactionDateForm"
3. "MMM d (EEEE)"
4. "transactionDate"
B) 1. withColumn
2. "transactionDateForm"
3. "transactionDate"
4. "MM d (EEE)"
C) 1. select
2. "transactionDate"
3. "transactionDateForm"
4. "MMM d (EEEE)"
D) 1. withColumn
2. "transactionDateForm"
3. "transactionDate"
4. "MMM d (EEEE)"
E) 1. withColumnRenamed
2. "transactionDate"
3. "transactionDateForm"
4. "MM d (EEE)"

5. 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)

質問と回答：