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Reviews  Neueste Kommentare
Mit diesem Lernmaterial bin ich gut vorbereitet für die Prüfung Associate-Developer-Apache-Spark. Ich habe es gelernt und die Prüfung bestanden. Es ist auch sehr freundlich für die Benutzer. Vielen Dank!

Angelstof

Vor einigen Monaten habe ich die Prüfung Associate-Developer-Apache-Spark bestanden. Ich beutzte die
Studienmaterialien aus IT-Prüfung. Ich werde in der letzten Woche die Prüfung Databricks-Certified-Data-Engineer-Associate ablegen. Und ich benutze noch die Studienmaterialien von IT-Prüfung Databricks für die Prüfungsvoebereitung.

Aretius

Ich habe meine Prüfung bei meinem ersten Versuch bestanden. Testaufgaben in diesem Studienmaterial haben mir sehr viel geholfen. Vielen Dank.

Altenkirch

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Databricks Certification Associate-Developer-Apache-Spark

Associate-Developer-Apache-Spark deutsch prüfung

Exam Code: Associate-Developer-Apache-Spark

Prüfungsname: Databricks Certified Associate Developer for Apache Spark 3.0 Exam

Aktulisiert: 10-08-2026

Nummer: 179 Q&As

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Databricks Associate-Developer-Apache-Spark Prüfungsthemen:

AbschnittZiele
Grundlagen der Leistung und Optimierung- Optimierungskonzepte
  • 1. Partitionierung und Datenumverteilung
    • 2. Zwischenspeicherung und Dauerhaftigkeit
      Apache Spark Architektur und Grundlagen- Überblick über die Spark-Architektur
      • 1. Driver, Executors, Cluster Manager
        • 2. Modell der Auftragsausführung
          Transformationen und Aktionen- Kernoperationen mit RDD/DataFrame
          • 1. Verzögerte Auswertung
            • 2. Unterschied zwischen Aktionen und Transformationen
              Spark SQL- SQL-Abfragen in Spark
              • 1. Grundlagen der Abfrageoptimierung
                • 2. Ansichten und Tabellen
                  Spark DataFrame API- Operationen mit DataFrames
                  • 1. select, filter, withColumn
                    • 2. Verknüpfungen und Aggregationen
                      Datenerfassung und Speicherformate- Lesen und Schreiben von Daten
                      • 1. Parquet, JSON, CSV
                        • 2. Schemaerkennung und Schemaerzwungung

                          Databricks Certified Associate Developer for Apache Spark 3.0 Associate-Developer-Apache-Spark Prüfungsfragen mit Lösungen

                          1. Which of the following DataFrame methods is classified as a transformation?

                          A) DataFrame.count()
                          B) DataFrame.first()
                          C) DataFrame.foreach()
                          D) DataFrame.select()
                          E) DataFrame.show()


                          2. Which of the following code blocks returns a DataFrame with a single column in which all items in column attributes of DataFrame itemsDf are listed that contain the letter i?
                          Sample of DataFrame itemsDf:
                          1.+------+----------------------------------+-----------------------------+-------------------+
                          2.|itemId|itemName |attributes |supplier |
                          3.+------+----------------------------------+-----------------------------+-------------------+
                          4.|1 |Thick Coat for Walking in the Snow|[blue, winter, cozy] |Sports Company Inc.|
                          5.|2 |Elegant Outdoors Summer Dress |[red, summer, fresh, cooling]|YetiX |
                          6.|3 |Outdoors Backpack |[green, summer, travel] |Sports Company Inc.|
                          7.+------+----------------------------------+-----------------------------+-------------------+

                          A) itemsDf.select(explode("attributes").alias("attributes_exploded")).filter(col("attributes_exploded").contain
                          B) itemsDf.select(explode("attributes")).filter("attributes_exploded".contains("i"))
                          C) itemsDf.select(col("attributes").explode().alias("attributes_exploded")).filter(col("attributes_exploded").co
                          D) itemsDf.select(explode("attributes").alias("attributes_exploded")).filter(attributes_exploded.contains("i"))
                          E) itemsDf.explode(attributes).alias("attributes_exploded").filter(col("attributes_exploded").contains("i"))


                          3. Which of the elements in the labeled panels represent the operation performed for broadcast variables?
                          Larger image

                          A) 2, 5
                          B) 3
                          C) 1, 2
                          D) 2, 3
                          E) 1, 3, 4


                          4. Which of the following are valid execution modes?

                          A) Cluster, Server, Local
                          B) Kubernetes, Local, Client
                          C) Client, Cluster, Local
                          D) Server, Standalone, Client
                          E) Standalone, Client, Cluster


                          5. Which of the following code blocks returns a copy of DataFrame itemsDf where the column supplier has been renamed to manufacturer?

                          A) itemsDf.withColumnRenamed(col("manufacturer"), col("supplier"))
                          B) itemsDf.withColumn("supplier").alias("manufacturer")
                          C) itemsDf.withColumnsRenamed("supplier", "manufacturer")
                          D) itemsDf.withColumnRenamed("supplier", "manufacturer")
                          E) itemsDf.withColumn(["supplier", "manufacturer"])


                          Fragen und Antworten:

                          1. Frage
                          Antwort: D
                          2. Frage
                          Antwort: A
                          3. Frage
                          Antwort: D
                          4. Frage
                          Antwort: C
                          5. Frage
                          Antwort: D

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