A. 클러스터 모드에서 드라이버는 작업자 노드에서 실행되고 클라이언트 모드는 클라이언트 시스템에서 드라이버를 실행합니다.

B. 클러스터 모드에서 드라이버는 에지 노드에서 실행되고 클라이언트 모드에서는 작업자 노드에서 드라이버가 실행됩니다.

C. 클러스터 모드에서 각 노드는 자체 실행기를 실행하는 반면 클라이언트 모드에서는 실행기가 클라이언트 시스템에서 독점적으로 실행됩니다.

D. 클라이언트 모드에서는 클러스터 관리자가 드라이버와 동일한 호스트에서 실행되고 클러스터 모드에서는 클러스터 관리자가 별도의 노드에서 실행됩니다.

E. 클러스터 모드에서는 드라이버가 마스터 노드에서 실행되고 클라이언트 모드에서는 드라이버가 클라우드의 가상 머신에서 실행됩니다.

A. 좁은 변환은 파티션 간에 데이터를 교환하는 작업입니다.

B. 좁은 변환은 여러 RDD의 데이터를 사용하는 프로세스입니다.

C. 좁은 변환은 32비트 부동 변수가 16비트 또는 8비트 부동 변수와 같은 더 작은 부동 변수로 변환되는 프로세스입니다.

D. 좁은 변환은 클러스터 전체에서 데이터를 교환하는 작업입니다.

E. 좁은 변환은 클러스터 전체에서 데이터가 교환되지 않는 작업입니다.

A. transactionDf.drop(col("값"), col("predError"))

B. transactionDf.drop("predError", "value")

C. transactionDf.drop(값, predError)

D. transactionDf.drop(["predError", "value"])

E. transactionDf.drop([col("predError"), col("value")])

A. Spark의 DataFrame은 변경할 수 없습니다.

B. Spark의 DataFrames는 Python의 DataFrames와 동일합니다.

C. DataFrames의 데이터는 명명된 열로 구성됩니다.

D. RDD는 DataFrames의 핵심입니다.

E. DataFrames의 데이터는 여러 청크로 분할될 수 있습니다.

A. itemsDf.select(explode("attributes").alias("attributes_exploded")).filter(attributes_exploded.contains("i"))

B. itemsDf.explode(속성).alias("속성_폭발").필터(col("속성_폭발").contains("i"))

C. itemsDf.select(explode("attributes")).filter("attributes_exploded".contains("i"))

D. itemsDf.select(explode("attributes").alias("attributes_exploded")).filter(col("attributes_exploded").contain

E. itemsDf.select(col("attributes").explode().alias("attributes_exploded")).filter(col("attributes_exploded").co