A. DataFrame.sort()

B. 데이터프레임.집계()

C. DataFrame.repartition()

D. 데이터프레임.선택()

E. 데이터프레임.조인()

A. 1.counter = 0
2.
3. 인덱스의 경우 itemsDf.iterrows()의 행:
4. '주식회사'인 경우 행['공급업체']:
5. 카운터 = 카운터 + 1
6.
7.인쇄(카운터)

B. 1.카운터 = 0
2.
3.def 카운트(x):
4. '주식회사'인 경우 x['공급자']에서:
5. 카운터 = 카운터 + 1
6.
7.itemsDf.foreach(개수)
8.프린트(카운터)

C. print(itemsDf.foreach(lambda x: 'Inc.' in x))

D. print(itemsDf.foreach(lambda x: 'Inc.' in x).sum())

E. 1.accum=sc.accumulator(0)
2.
3.def check_if_inc_in_supplier(행):
4. '주식회사'인 경우 행['공급업체']:
5. 누적.추가(1)
6.
7.itemsDf.foreach(check_if_inc_in_supplier)
8.print(누적값)

A. itemsDf.join(거래Df, "itemsDf.itemId==거래Df.productId").distinct("itemId")

B. itemsDf.join(transactionsDf, itemsDf.itemId==transactionsDf.productId).dropDuplicates(["itemId"])

C. itemsDf.join(transactionsDf, itemsDf.itemId==transactionsDf.productId).dropDuplicates("itemId")

D. itemsDf.join(transactionsDf, itemsDf.itemId==transactionsDf.productId, how="inner").distinct(["itemId"])

E. itemsDf.join(transactionsDf, "itemsDf.itemId==transactionsDf.productId", how="inner").dropDuplicates(["itemId"])

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

B. 독립형 모드는 클러스터에 드라이버가 포함되어 있지 않음을 의미합니다.

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

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

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

A. tranactionsDf.select('value').join(transactionsDf.select('productId'), col('value')==col('productId'),
'밖의')

B. transactionDf.select(col('value'), col('productId')).agg({'*': 'count'})

C. transactionDf.select('value', 'productId').distinct()

D. transactionDf.select('value').union(transactionsDf.select('productId')).distinct()

E. transactionDf.agg({'value': 'collect_set', 'productId': 'collect_set'})