무료 온라인 액세스 Databricks.Associate-Developer-Apache-Spark-3.5.v2025-11-27.q71 모의 시험 (Page 5)

Associate-Developer-Apache-Spark-3.5 문제 16

55개 중 49개.
아래 코드 블록에서 aggDF는 스트리밍 DataFrame에 대한 집계를 포함합니다.
aggDF.writeStream \
.format("콘솔") \
.출력모드("???") \
.시작()
각 트리거 실행 중에 전체 결과 테이블이 콘솔에 기록되도록 보장하는 3번째 줄의 출력 모드는 무엇입니까?

A. 집계

B. 완료

C. 바꾸기

D. 추가

Associate-Developer-Apache-Spark-3.5 문제 17

데이터 분석가는 타임스탬프 열에서 파생된 날짜 열을 추가하려고 합니다.
옵션:

A. dates_df.withColumn("날짜", f.unix_timestamp("타임스탬프")).show()

B. dates_df.withColumn("날짜", f.to_date("타임스탬프")).show()

C. dates_df.withColumn("날짜", f.date_format("타임스탬프", "yyyy-MM-dd")).show()

D. dates_df.withColumn("날짜", f.from_unixtime("타임스탬프")).show()

Associate-Developer-Apache-Spark-3.5 문제 18

Spark DataFramed는 MEMORY_AND_DISK 스토리지 수준을 사용하여 캐시되지만, DataFrame이 너무 커서 메모리에 전부 담을 수 없습니다.
Spark에서 DataFrame을 저장할 메모리가 부족해지면 어떤 동작이 일어날 가능성이 높습니까?

A. Spark는 DataFrame을 메모리와 디스크에 모두 복제합니다. 메모리에 맞지 않으면 DataFrame을 디스크에서 완전히 저장하고 검색합니다.

B. Spark는 DataFrame을 메모리와 디스크에 균등하게 나누어 스토리지 활용도를 균형 있게 보장합니다.

C. Spark는 가능한 한 많은 데이터를 메모리에 저장하고 메모리가 가득 차면 나머지 데이터를 디스크에 쏟아 성능 오버헤드를 감수하면서 처리를 계속합니다.

D. Spark는 자주 액세스되는 행을 메모리에 저장하고, 덜 자주 액세스되는 행은 디스크에 저장하여 두 리소스를 모두 활용하여 균형 잡힌 성능을 제공합니다.

Associate-Developer-Apache-Spark-3.5 문제 19

DataFrame을 작성할 때 기존 JSON 파일을 덮어쓰는 명령은 무엇입니까?

A. df.write.mode("덮어쓰기").json("파일 경로")

B. df.write.overwrite.json("파일 경로")

C. df.write.json("파일 경로", 덮어쓰기=True)

D. df.write.format("json").save("경로/파일", 모드="덮어쓰기")

Associate-Developer-Apache-Spark-3.5 문제 20

Spark DataFrame의 대용량 Pandas API를 다시 Pandas DataFrame으로 변환할 때 이 작업과 관련된 위험은 무엇입니까?

A. 변환은 자동으로 작업자 노드에 데이터를 분산합니다.

B. Pandas DataFrame이 1000개 행을 초과하면 작업이 실패합니다.

C. 변환 중 데이터가 손실됩니다.

D. 이 작업은 모든 데이터를 드라이버의 메모리에 로드하여 잠재적으로 메모리 오버플로를 발생시킵니다.

최근 업로드: 185ACAMS.CAMS.v2026-01-15.q822; 140Microsoft.GH-300.v2026-01-15.q65; 123NACE.NACE-CIP1-001.v2026-01-15.q34; 156Salesforce.MCE-Admn-201.v2026-01-14.q54; 155Salesforce.MC-101.v2026-01-14.q41; 162Google.Professional-Cloud-Architect.v2026-01-14.q101; 140RUCKUS.RCWA.v2026-01-14.q48; 137SOCRA.CCRP.v2026-01-14.q43; 130CompTIA.FC0-U71.v2026-01-13.q88; 190APICS.CPIM.v2026-01-13.q161