무료 온라인 액세스 Databricks.Associate-Developer-Apache-Spark.v2022-01-27.q63 모의 시험 (Page 10)

Associate-Developer-Apache-Spark 문제 41

다음 코드 블록 중 열 공급자의 이름이 제조업체로 변경된 DataFrame itemsDf의 복사본을 반환하는 것은 무엇입니까?

A. itemsDf.withColumn(["공급자", "제조업체"])

B. itemsDf.withColumn("공급자").alias("제조업체")

C. itemsDf.withColumnRenamed("공급자", "제조업체")

D. itemsDf.withColumnRenamed(col("제조업체"), col("공급업체"))

E. itemsDf.withColumnsRenamed("공급자", "제조업체")

정답: C

설명
itemsDf.withColumnRenamed("공급자", "제조업체")
옳은! 이것은 열 공급자의 이름을 열 제조업체로 바꾸기 위해 ColumnRenamed와 함께 비교적 간단한 DataFrame 메서드를 사용합니다.
질문은 "DataFrame itemsDf 사본"을 요구합니다. 아직 Spark에 익숙하지 않은 경우 혼란스러울 수 있습니다. RDD(Resilient Distributed Datasets)는 Spark DataFrames의 기초이며 변경할 수 없습니다. 따라서 DataFrame도 변경할 수 없습니다. 따라서 DataFrame에서 무엇이든 변경하는 모든 명령은 변경 사항이 적용된 복사본 또는 새 버전을 반드시 반환합니다.
itemsDf.withColumnsRenamed("공급자", "제조업체")
잘못된. Spark의 DataFrame API에는 withColumnsRenamed() 메서드가 없습니다.
itemsDf.withColumnRenamed(col("제조업체"), col("공급업체"))
아니요. 조심하세요. col() 메서드는 DataFrame API의 여러 메서드에서 작동하지만 withColumnRenamed는 그 중 하나가 아닙니다. 아래 링크된 문서에 설명된 대로 withColumnRenamed는 문자열을 예상합니다.
itemsDf.withColumn(["공급자", "제조업체"])
잘못된. DataFrame.withColumn()은 Spark에 존재하지만 열 이름을 바꾸는 것과 다른 목적을 가지고 있습니다.
withColumn은 일반적으로 새 열의 이름을 첫 번째 인수로 사용하고 열을 두 번째 인수로 사용하여 DataFrames에 열을 추가하는 데 사용됩니다. 아래에 링크된 문서를 통해 자세히 알아보세요.
itemsDf.withColumn("공급자").alias("제조업체")
아니요. DataFrame.withColumn()이 존재하는 동안에는 2개의 인수가 필요합니다. 또한 DataFrames의 alias() 메서드는 열 이름을 바꾸는 원인에 별로 도움이 되지 않습니다. DataFrame.alias()는 조인 문의 입력을 처리하는 데 유용할 수 있습니다. 그러나 이것은 이 질문의 범위를 훨씬 벗어납니다. 그래도 궁금하시다면 아래 링크를 확인해주세요.
추가 정보: pyspark.sql.DataFrame.withColumnRenamed - PySpark 3.1.1 문서, pyspark.sql.DataFrame.withColumn - PySpark 3.1.1 문서, pyspark.sql.DataFrame.alias - PySpark 3.1.2 문서(https:// bit.ly/3aSB5tm , https://bit.ly/2Tv4rbE , https://bit.ly/2RbhBd2) 정적 노트북 | 동적 노트북: 테스트 1 참조(https://flrs.github.io/spark_practice_tests_code/#1/31.html ,
https://bit.ly/sparkpracticeexams_import_instructions)

Associate-Developer-Apache-Spark 문제 42

다음 코드 블록 중 DataFrame transactionDf의 열 값이 가장 작은 10개의 행을 적절한 형식으로 표시하는 것은 무엇입니까?

A. transactionDf.sort(asc(value)).show(10)

B. transactionDf.sort(col("값")).show(10)

C. transactionDf.sort(col("값").desc()).head()

D. transactionDf.sort(col("값").asc()).print(10)

E. transactionDf.orderBy("값").asc().show(10)

Associate-Developer-Apache-Spark 문제 43

parquet 파일의 모든 열이 정수만 포함하고 이러한 종류의 데이터에 가장 적합한 형식으로 저장되어 있는 경우 다음 코드 블록 중 filePath 위치에 저장된 parquet 파일을 읽는 것은 무엇입니까?

A. 1.spark.read.schema(
2. 구조체 유형(
3. StructField("transactionId", IntegerType(), True),
4. StructField("predError", IntegerType(), True)
5. )).load(파일 경로)

B. 1.spark.read.schema([
2. StructField("transactionId", NumberType(), True),
3. StructField("predError", IntegerType(), True)
4. ]).load(파일 경로)

C. 1.spark.read.schema(
2. 구조체 유형([
3. StructField("transactionId", StringType(), True),
4. StructField("predError", IntegerType(), True)]
5. )).parquet(파일 경로)

D. 1.spark.read.schema(
2. 구조체 유형([
3. StructField("transactionId", IntegerType(), True),
4. StructField("predError", IntegerType(), True)]
5. )).format("마루").load(파일 경로)

E. 1.spark.read.schema([
2. StructField("transactionId", IntegerType(), True),
3. StructField("predError", IntegerType(), True)
4. ]).load(파일경로, 형식="마루")

Associate-Developer-Apache-Spark 문제 44

다음 코드 블록 중 transactionDf 테이블의 predError 열에 대한 Python 함수 to_limit를 적용하여 transactionId 및 result 열이 있는 DataFrame을 반환하는 코드는 무엇입니까?

A. 1.spark.udf.register("LIMIT_FCN", to_limit)
2.spark.sql("SELECT transactionId, LIMIT_FCN(predError) AS result FROM transactionDf") (정확)

B. 1.spark.udf.register("LIMIT_FCN", to_limit)
2.spark.sql("select transactionId, LIMIT_FCN(predError) FROM transactionDf AS 결과")

C. 1.spark.udf.register("LIMIT_FCN", to_limit)
2.spark.sql("SELECT transactionId, to_limit(predError) AS 결과 FROM transactionDf") spark.sql("SELECT transactionId, udf(to_limit(predError)) AS 결과 FROM transactionDf")

D. 1.spark.udf.register(to_limit, "LIMIT_FCN")
2.spark.sql("select transactionId, LIMIT_FCN(predError) AS 결과 FROM transactionDf")

Associate-Developer-Apache-Spark 문제 45

다음 코드 블록 중 단일 열 DataFrame의 DataFrame transactionDf에서 value 및 productId 열의 모든 값에서 고유한 값을 모두 반환하는 것은 무엇입니까?

A. tranactionsDf.select('value').join(transactionsDf.select('productId'), col('value')==col('productId'),
'밖의')

B. transactionDf.select(col('value'), col('productId')).agg({'*': 'count'})

C. transactionDf.select('value', 'productId').distinct()

D. transactionDf.select('value').union(transactionsDf.select('productId')).distinct()

E. transactionDf.agg({'value': 'collect_set', 'productId': 'collect_set'})

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