A. 독립 실행형 모드는 단일 JVM을 사용하여 Spark 드라이버 및 실행기 프로세스를 실행합니다.

B. 독립 실행형 모드는 클러스터에 드라이버가 포함되어 있지 않음을 의미합니다.

C. Standalone 모드는 Spark가 YARN 및 Mesos 클러스터에서 실행되는 방식입니다.

D. 독립 실행형 모드는 응용 프로그램당 작업자당 단일 실행자만 사용합니다.

E. 독립형 모드는 Spark뿐만 아니라 여러 프레임워크를 실행하는 클러스터에 실행 가능한 솔루션입니다.

A. transactionDf.drop('value', 'storeId').join(itemsDf.select('attributes'), transactionDf.productId==itemsDf.itemId)

B. 1.transactionsDf.createOrReplaceTempView('transactionsDf')
2.itemsDf.createOrReplaceTempView('itemsDf')
삼.
4.spark.sql("SELECT -value, -storeId FROM transactionDf INNER JOIN itemsDf ON productId==itemId").drop("속성")

C. transactionDf.drop("값", "storeId").join(itemsDf.drop("속성"),
"transactionsDf.productId==itemsDf.itemId")

D. 1.transactionsDf \
2. .drop(col('값'), col('storeId')) \
3. .join(itemsDf.drop(col('속성')), col('productId')==col('itemId'))

E. 1.transactionsDf.createOrReplaceTempView('transactionsDf')
2.itemsDf.createOrReplaceTempView('itemsDf')
삼.
4.문 = """
5.SELECT * FROM transactionDf
6.INNER JOIN 항목Df
7.ON 거래Df.productId==itemsDf.itemId
8."""
9.spark.sql(문).drop("값", "저장 ID", "속성")

A. 슬롯은 실행기의 다른 이름입니다.

B. 작업보다 실행자가 적어야 합니다.

C. 실행기는 단일 코어에서 실행됩니다.

D. 작업보다 슬롯이 더 많아야 합니다.

E. 작업이 슬롯을 통해 병렬로 실행됩니다.

A. transactionDf.select("storeId").dropDuplicates().count()

B. transactionDf.select(count("storeId")).dropDuplicates()

C. transactionDf.select(distinct("storeId")).count()

D. transactionDf.dropDuplicates().agg(count("storeId"))

E. transactionDf.distinct().select("storeId").count()

A. Spark UI에서는 이름 없는 누산기만 검사할 수 있습니다.

B. 누산기에서는 숫자 값만 사용할 수 있습니다.

C. 누산기 값은 드라이버만 읽을 수 있지만 실행기는 읽을 수 없습니다.

D. 누산기는 지연 평가를 따르지 않습니다.

E. 누산기는 하드웨어 오류로 인해 작업을 다시 실행해야 하는 경우 독립적으로 한 번만 업데이트되기 때문에 디버깅에 사용하기 어렵습니다.