A. 모든 열에 대해 dropDuplicates를 실행합니다(잘못된 기준)

B. 인수 없이 dropDuplicates(모든 열을 기준으로 제거)

C. 집계 없는 groupBy(잘못된 사용)

D. 정확히 일치하는 필드에 대해 dropDuplicates를 실행합니다.

A. 모두, 디버그, 실패, 정보

B. 오류, 경고, 추적, 꺼짐

C. 경고, 없음, 오류, 치명적

D. 치명적, 없음, 정보, 디버그

A. df.orderBy(col("나이").asc(), col("급여").asc()).show()

B. df.sort("나이", "급여", 오름차순=[참, 참]).show()

C. df.sort("나이", "급여", 오름차순=[False, True]).show()

D. df.orderBy("나이", "급여", 오름차순=[참, 거짓]).show()

A. 로컬 모드 대신 클러스터 모드에서 실행되도록 애플리케이션을 구성합니다.

B. CPU 코어 수에 따라 로컬 스레드 수를 늘립니다.

C. spark.dynamicAllocation.enabled 속성을 사용하여 리소스를 동적으로 확장합니다.

D. spark.executor.memory 속성을 큰 값으로 설정합니다.

A. 동적으로 조인 전략 전환

B. 영구적인 테이블 통계를 수집하고 이를 나중에 사용할 수 있도록 메타스토어에 저장합니다.

C. 단일 단계 Spark 작업의 성능 개선

D. 디스크에서 Delta 파일의 레이아웃 최적화