A. 모든 열 이름은 col() 연산자로 래핑되어야 합니다.

B. 연산자 withColumnRenamed를 연산자 withColumn 및 두 번째 인수로 바꿔야 합니다.
","는 split 메소드에 전달되어야 합니다.

C. operator withColumnRenamed는 operator withColumn으로, split 메소드는 splitString 메소드로 교체해야 합니다.

D. operator withColumnRenamed는 operator withColumn 및 두 번째 인수 "로 대체해야 합니다.
"는 split 메소드에 전달되어야 합니다.

E. "itemNameElements" 및 split("itemName") 표현식을 바꿔야 합니다.

A. transactionDf.remove(transactionsDf.storeId==25)

B. transactionDf.where(transactionsDf.storeId!=25)

C. transactionDf.filter(transactionsDf.storeId==25)

D. transactionDf.drop(transactionsDf.storeId==25)

E. transactionDf.select(transactionsDf.storeId!=25)

A. itemsDf.withColumnRenamed(속성, 기능0).withColumnRenamed(공급자, 기능1)

B. 1.itemsDf.withColumnRenamed("속성", "feature0")
2.itemsDf.withColumnRenamed("공급자", "feature1")

C. itemsDf.withColumnRenamed(col("속성"), col("feature0"), col("공급자"), col("feature1"))

D. itemsDf.withColumnRenamed("속성", "feature0").withColumnRenamed("공급자", "feature1")

E. itemsDf.withColumn("속성", "feature0").withColumn("공급자", "feature1")

A. Spark는 예약된 시스템 메모리의 하위 집합을 사용합니다.

B. 스토리지 메모리는 DataFrames에서 파생된 파티션을 캐싱하는 데 사용됩니다.

C. 가비지 수집의 일반적인 규칙으로 Spark는 소수의 큰 개체보다 많은 작은 개체에서 더 나은 성능을 보입니다.

D. 직렬화를 비활성화하면 잠재적으로 Spark 애플리케이션의 메모리 공간이 크게 줄어듭니다.

E. Spark의 메모리 사용량은 실행, 트랜잭션, 저장의 세 가지 범주로 나눌 수 있습니다.

A. Spark UI를 통해 작업 부하를 실행기에 수동으로 분산할 수 있습니다.

B. Spark UI를 통해 스테이지 실행 속도를 수정할 수 있습니다.

C. 스케줄러 탭은 여러 사용자가 병렬로 실행하는 작업이 클러스터 전체에 분산되는 방식을 보여줍니다.

D. Spark UI에 spark.executor.memory 속성을 보여주는 곳이 있습니다.

E. Spark UI의 일부 탭에는 Jobs, Stages, Storage, DAG, Executors 및 SQL이라는 이름이 지정됩니다.