A. itemsDf.join(transactionsDf, "내부", itemsDf.itemId == transactionDf.transactionId)

B. itemsDf.join(transactionsDf, itemId == transactionId)

C. itemsDf.join(transactionsDf, itemsDf.itemId == transactionDf.transactionId, "내부")

D. itemsDf.join(transactionsDf, "itemsDf.itemId == transactionDf.transactionId", "내부")

E. itemsDf.join(transactionsDf, col(itemsDf.itemId) == col(transactionsDf.transactionId))

A. Spark가 UDF 방식을 올바르게 사용하지 않습니다.

B. 반환 유형이 누락되어 UDF 메서드가 올바르게 등록되지 않았습니다.

C. "itemName" 표현식은 col()으로 래핑되어야 합니다.

D. UDF는 PySpark에 존재하지 않습니다.

E. Spark가 열을 추가하지 않습니다.

A. transactionDf.filter(productId==3 또는 productId<1)

B. transactionDf.filter((col("productId")==3) 또는 (col("productId")<1))

C. transactionDf.filter(col("productId")==3 | col("productId")<1)

D. transactionDf.where("productId"=3).or("productId"<1))

E. transactionDf.filter((col("productId")==3) | (col("productId")<1))

A. 작업은 변환에 대한 응답으로 드라이버에서 실행기로 보내는 명령입니다.

B. 작업은 작업을 DAG로 변환합니다.

C. 작업은 슬롯의 모음입니다.

D. 작업은 행의 모음입니다.

E. 태스크는 드라이버에 의해 실행자에게 할당됩니다.

A. 1. 선택
2. "스토어 아이디"
3. print_schema()

B. 1. 한계
2. 1
3. 열

C. 1. 선택
2. "스토어 아이디"
3. printSchema()

D. 1. 한계
2. "스토어 아이디"
3. printSchema()

E. 1. 선택
2. 스토어 아이디
3. dtypes