A. 디스크에 데이터 쓰기가 작업의 주요 목적입니다.

B. 작업은 실행자 간에 데이터를 교환하는 Spark의 방법입니다.

C. 드라이버는 액션에 의해 요청에 따라 데이터를 수신합니다.

D. 무대 경계는 일반적으로 행동에 의해 설정됩니다.

E. 작업은 RDD를 수정하는 Spark의 방법입니다.

A. pow_5 메서드는 열 값의 빈 값을 처리할 수 없으며 반환된 DataFrame의 열 이름은 결과가 아닙니다.

B. 반환된 DataFrame에는 하나의 열이 아닌 여러 열이 포함됩니다.

C. pow_5 메서드는 열 값의 빈 값을 처리할 수 없으며 반환된 DataFrame의 열 이름은 결과가 아니며 SparkSession은 transactionDf DataFrame에 액세스할 수 없습니다.

D. pow_5 메소드는 컬럼 값의 빈 값을 처리할 수 없으며 반환된 DataFrame의 컬럼 이름은 결과가 아니며 Spark 드라이버가 UDF 함수를 적절하게 호출하지 않습니다.

E. pow_5 메소드가 컬럼 값의 빈 값을 처리할 수 없고, UDF 함수가 Spark 드라이버에 제대로 등록되지 않았으며, 반환된 DataFrame의 컬럼 이름이 결과가 아닙니다.

A. 1. 필터
2. array_contains("아늑한")
3. 선택
4. "항목 ID"
5. 폭발하다
6. "속성"

B. 1. 어디에
2. "array_contains(속성, '코지')"
3. 선택
4. 아이템 아이디
5. 폭발하다
6. 속성

C. 1. 필터
2. "array_contains(속성, '코지')"
3. 선택
4. "항목 ID"
5. 지도
6. "속성"

D. 1. 필터
2. "array_contains(속성, 아늑한)"
3. 선택
4. "항목 ID"
5. 폭발하다
6. "속성"

E. 1. 필터
2. "array_contains(속성, '코지')"
3. 선택
4. "항목 ID"
5. 폭발하다
6. "속성"

A. select 연산자는 drop 연산자로 대체되어야 하고 drop 연산자에 대한 인수는 열 이름 predError, productId 및 col 연산자로 래핑된 값이어야 하므로 drop(col(predError), col( productId), col(값)).

B. 선택 연산자를 선택 해제 연산자로 바꿔야 합니다.

C. select 연산자의 열 이름은 문자열이 아니어야 하며 col 연산자로 래핑되므로 select(~col(predError), ~col(productId), ~col(value))와 같이 표현되어야 합니다.

D. 선택 연산자는 드롭 연산자로 대체되어야 합니다.

E. 선택 연산자는 삭제 연산자로 대체되어야 하며 삭제 연산자에 대한 인수는 열 이름 predError, productId 및 값을 문자열로 지정해야 합니다.
(옳은)

A. 구문이 잘못되었습니다. 코드 블록에서 how=를 제거해야 합니다.

B. 조인 방식을 브로드캐스트 방식으로 대체해야 합니다.

C. Spark는 이 동작이 Spark 클러스터에서 활성화된 경우에만 브로드캐스트 작업을 수행합니다.

D. 더 작은 DataFrame 항목Df가 아닌 더 큰 DataFrame transactionDf가 브로드캐스트됩니다.

E. 브로드캐스트는 유효한 조인 유형이 아닙니다.