A. Instead of select, DataFrame transactionsDf needs to be filtered using the filter operator.

B. storeId 및 predError 열은 Python 목록으로 표시되어야 하므로 대괄호([])로 묶어야 합니다.

C. collect 방식 대신 take 방식을 사용해야 합니다.

D. collect 대신 collectAsRows를 호출해야 합니다.

E. 수집 방법은 SparkSession 객체의 방법이 아닙니다.

A. 클러스터 모드에서 클러스터 관리자는 작업자 노드에 상주하고 클라이언트 모드에서는 에지 노드에 상주합니다.

B. 클러스터 모드에서 실행기 프로세스는 클라이언트 모드에서 게이트웨이 노드에서 실행되는 동안 작업자 노드에서 실행됩니다.

C. 클러스터 모드에서 드라이버는 작업자 노드에 있고 클라이언트 모드에서는 에지 노드에 있습니다.

D. 클러스터 모드에서 게이트웨이 시스템은 클라이언트 모드에서 실행기와 같은 위치에 있는 동안 드라이버를 호스팅합니다.

E. 클러스터 모드에서 Spark 드라이버는 클러스터 관리자와 같은 위치에 있지 않지만 클라이언트 모드에서는 같은 위치에 있습니다.

A. Dataset API는 구조화되지 않은 데이터를 지원하지 않습니다.

B. Python에서 Dataset API는 주로 Pandas의 DataFrame API와 유사합니다.

C. Python에서 Dataset API의 스키마는 유형 힌트를 통해 구성됩니다.

D. Dataset API는 Scala에서 사용할 수 있지만 Python에서는 사용할 수 없습니다.

E. Dataset API는 컴파일 타임 유형 안전성을 제공하지 않습니다.

A. 1. 캐시
2. 메모리_온리_2
3. 카운트()

B. 1. 지속하다
2. DISK_ONLY_2
3. 카운트()

C. 1. 지속하다
2. 메모리_온리_2
3. 선택()

D. 1. 캐시
2. DISK_ONLY_2
3. 카운트()

E. 1. 지속하다
2. 메모리_온리_2
3. 카운트()

A. 1. withColumn
2. "itemNameBetweenSeparators"
3. 분할
4. "아이템명"
5. 4
(옳은)

B. 1. withColumnRenamed
2. "itemNameBetweenSeparators"
3. 분할
4. "아이템명"
5. 4

C. 1. withColumnRenamed
2. "아이템명"
3. 분할
4. "itemNameBetweenSeparators"
5. 4

D. 1. withColumn
2. "itemNameBetweenSeparators"
3. 분할
4. "아이템명"
5. 5

E. 1. withColumn
2. itemNameBetweenSeparators
3. str_split
4. "아이템명"
5. 5