A. 1. 선택
2. 카운트
3. col("itemNameElements")
4. >3

B. 1. 필터
2. 카운트
3. itemNameElements
4. >=3

C. 1. 선택
2. 카운트
3. "항목 이름 요소"
4. >3

D. 1. 필터
2. 사이즈
3. "항목 이름 요소"
4. >=3
(옳은)

E. 1. 선택
2. 사이즈
3. "항목 이름 요소"
4. >3

A. 조인 문이 불완전합니다.

B. join 대신 union 방식을 사용해야 합니다.

C. 조인 방식이 부적절합니다.

D. 조인 대신 병합 방법을 사용해야 합니다.

E. 조인 표현식의 형식이 잘못되었습니다.

A. DataFrame.select()

B. DataFrame.coalesce()

C. DataFrame.collect()

D. DataFrame.rdd.map()

E. DataFrame.count()

A. DataFrame.repartition(8) 작업을 사용하여 DataFrame을 섞고 파티션 수를 줄입니다.

B. DataFrame.coalesce(8) 작업을 사용하여 DataFrame을 완전히 섞고 파티션 수를 줄입니다.

C. 좁은 변환을 사용하여 파티션 수를 줄이십시오.

D. 와이드 변환을 사용하여 파티션 수를 줄입니다.
DataFrame.coalesce(0.5) 작업을 사용하여 DataFrame의 파티션 수를 절반으로 줄이십시오.

A. transactionDf.concat(transactionsNewDf).unique()

B. transactionDf.union(transactionsNewDf).distinct()

C. spark.union(transactionsDf, transactionNewDf).distinct()

D. transactionDf.join(transactionsNewDf, how="union").distinct()

E. transactionDf.union(transactionsNewDf).unique()