A. 1. 합체(1)
2. 옵션
3. "9월"
4. 옵션("헤더", True)
5. 경로

B. 1. 합체(1)
2. 옵션
3. "콜셉"
4. 옵션("nullValue", "n/a")
5. 경로

C. 1. 재분할(1)
2. 옵션
3. "9월"
4. 옵션("nullValue", "n/a")
5. CSV
(옳은)

D. 1. CSV
2. 옵션
3. "9월"
4. 옵션("emptyValue", "n/a")
5. 경로
* 1. 분포(1)
2. 모드
3. "9월"
4. 모드("nullValue", "n/a")
5. CSV

A. transactionsDf.sort("storeId", asc("productId"))

B. 거래Df.sort(col(storeId)).desc(col(productId))

C. 거래Df.order_by(col(storeId), desc(col(productId)))

D. 거래Df.sort("storeId", desc("productId"))

E. 거래Df.sort("storeId").sort(desc("productId"))

A. 적절한 경우 정렬 병합 조인을 브로드캐스트 조인으로 바꿉니다.

B. 파티션을 병합하여 데이터 처리를 가속화합니다.

C. 파티션 처리 시간의 차이를 피하기 위해 비대칭 파티션을 더 작은 파티션으로 분할합니다.

D. 실행자 실패 시 쿼리를 다른 경로로 전달합니다.

E. 쿼리 실행 중에 런타임 통계를 수집합니다.

A. Spark UI에서는 이름이 지정되지 않은 어큐뮬레이터만 검사할 수 있습니다.

B. 누산기에서는 숫자 값만 사용할 수 있습니다.

C. 누산기 값은 드라이버에서만 읽을 수 있고 실행기에서는 읽을 수 없습니다.

D. 누산기는 지연 평가를 따르지 않습니다.

E. 어큐뮬레이터는 하드웨어 오류로 인해 작업을 다시 실행해야 하는 경우와 관계없이 한 번만 업데이트되므로 디버깅에 사용하기 어렵습니다.

A. Spark는 예약된 시스템 메모리의 하위 집합을 사용합니다.

B. 저장 메모리는 DataFrames에서 파생된 파티션을 캐싱하는 데 사용됩니다.

C. 가비지 수집의 일반적인 규칙에 따르면 Spark는 몇 개의 큰 객체보다 많은 작은 객체에서 더 나은 성능을 보입니다.

D. 직렬화를 비활성화하면 Spark 애플리케이션의 메모리 사용량이 크게 줄어들 수 있습니다.

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