Title: Associate-Developer-Apache-Spark-3.5 Exam Fragen & Associate-Developer-Apach [Print This Page] Author: donwhit384 Time: yesterday 11:12 Title: Associate-Developer-Apache-Spark-3.5 Exam Fragen & Associate-Developer-Apach P.S. Kostenlose 2026 Databricks Associate-Developer-Apache-Spark-3.5 Pr¨¹fungsfragen sind auf Google Drive freigegeben von Pass4Test verf¨¹gbar: https://drive.google.com/open?id=1nmCe5OuIqjzXqvr93ItzBkL7QMsaoA4N
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Given a DataFrame df that has 10 partitions, after running the code:
df.repartition(20)
How many partitions will the result DataFrame have?
A. Same number as the cluster executors
B. 0
C. 1
D. 2
Antwort: D
Begr¨¹ndung:
The repartition(n) transformation reshuffles data into exactly n partitions.
Unlike coalesce(), repartition() always causes a shuffle to evenly redistribute the data.
Correct behavior:
df2 = df.repartition(20)
df2.rdd.getNumPartitions() # returns 20
Thus, the resulting DataFrame will have 20 partitions.
Why the other options are incorrect:
A/D: Doesn't retain old partition count - it's explicitly set to 20.
C: Number of partitions is not automatically tied to executors.
Reference:
PySpark DataFrame API - repartition() vs. coalesce().
Databricks Exam Guide (June 2025): Section "Developing Apache Spark DataFrame/DataSet API Applications" - tuning partitioning and shuffling for performance.
16. Frage
Which Spark configuration controls the number of tasks that can run in parallel on the executor?
Options:
A. spark.driver.cores
B. spark.task.maxFailures
C. spark.executor.cores
D. spark.executor.memory
Antwort: C
Begr¨¹ndung:
spark.executor.cores determines how many concurrent tasks an executor can run.
For example, if set to 4, each executor can run up to 4 tasks in parallel.
Other settings:
spark.task.maxFailures controls task retry logic.
spark.driver.cores is for the driver, not executors.
spark.executor.memory sets memory limits, not task concurrency.
Reference:Apache Spark Configuration
17. Frage
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A Spark application is experiencing performance issues in client mode due to the driver being resource-constrained.
How should this issue be resolved?
A. Switch the deployment mode to local mode.
B. Switch the deployment mode to cluster mode.
C. Increase the driver memory on the client machine.
D. Add more executor instances to the cluster.
Antwort: B
Begr¨¹ndung:
In client mode, the driver runs on the same machine that submitted the job (often a developer's workstation). If the driver has insufficient memory or CPU, it becomes a bottleneck.
Solution: Run the job in cluster mode.
In cluster mode, the driver runs inside the cluster on a worker node, benefiting from distributed cluster resources and improved performance for large workloads.
Why the other options are incorrect:
B: Executors handle tasks, not driver overhead.
C: May help temporarily but doesn't scale; cluster mode is best practice.
D: Local mode runs everything on one JVM - worse for large workloads.
Reference:
Databricks Exam Guide (June 2025): Section "Using Spark Connect to Deploy Applications" - explains client vs. cluster deployment modes.
Spark Deployment Overview - driver behavior and resource management.
18. Frage
A data engineer has been asked to produce a Parquet table which is overwritten every day with the latest data. The downstream consumer of this Parquet table has a hard requirement that the data in this table is produced with all records sorted by the market_time field.
Which line of Spark code will produce a Parquet table that meets these requirements?
A. final_df
.orderBy("market_time")
.write
.format("parquet")
.mode("overwrite")
.saveAsTable("output.market_events")
B. final_df
.sortWithinPartitions("market_time")
.write
.format("parquet")
.mode("overwrite")
.saveAsTable("output.market_events")
C. final_df
.sort("market_time")
.write
.format("parquet")
.mode("overwrite")
.saveAsTable("output.market_events")
D. final_df
.sort("market_time")
.coalesce(1)
.write
.format("parquet")
.mode("overwrite")
.saveAsTable("output.market_events")
Antwort: B
Begr¨¹ndung:
To ensure that data written out to disk is sorted, it is important to consider how Spark writes data when saving to Parquet tables. The methods .sort() or .orderBy() apply a global sort but do not guarantee that the sorting will persist in the final output files unless certain conditions are met (e.g. a single partition via .coalesce(1) - which is not scalable).
Instead, the proper method in distributed Spark processing to ensure rows are sorted within their respective partitions when written out is:
.sortWithinPartitions("column_name")
According to Apache Spark documentation:
"sortWithinPartitions() ensures each partition is sorted by the specified columns. This is useful for downstream systems that require sorted files." This method works efficiently in distributed settings, avoids the performance bottleneck of global sorting (as in .orderBy() or .sort()), and guarantees each output partition has sorted records - which meets the requirement of consistently sorted data.
Thus:
Option A and B do not guarantee the persisted file contents are sorted.
Option C introduces a bottleneck via .coalesce(1) (single partition).
Option D correctly applies sorting within partitions and is scalable.
19. Frage
A data engineer wants to create an external table from a JSON file located at/data/input.jsonwith the following requirements:
Create an external table namedusers
Automatically infer schema
Merge records with differing schemas
Which code snippet should the engineer use?
Options:
A. CREATE EXTERNAL TABLE users USING json OPTIONS (path '/data/input.json', schemaMerge
'true')
B. CREATE EXTERNAL TABLE users USING json OPTIONS (path '/data/input.json')
C. CREATE EXTERNAL TABLE users USING json OPTIONS (path '/data/input.json', mergeSchema
'true')
D. CREATE TABLE users USING json OPTIONS (path '/data/input.json')
Antwort: C
Begr¨¹ndung:
To create an external table and enable schema merging, the correct syntax is:
CREATEEXTERNALTABLEusers
USINGjson
OPTIONS (
path'/data/input.json',
mergeSchema'true'
)
mergeSchemais the correct option key (notschemaMerge)
EXTERNALallows Spark to query files without managing their lifecycle
Reference:Spark SQL DDL - JSON and Schema Merging
20. Frage
......
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Arya holte tief Luft, um ihr Innerstes zur Ruhe zu bringen, Associate-Developer-Apache-Spark-3.5 Glaubt Ihr, es besteht die Möglichkeit, sie meiner Schwester wieder abzuluchsen, indem man ihnen mehr Gold bietet?
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