무료 온라인 액세스 Databricks.Associate-Developer-Apache-Spark.v2025-12-04.q64 모의 시험 (Page 8)

Associate-Developer-Apache-Spark 문제 31

다음 코드 블록 중 2000개 행으로 구성된 DataFrame transactionsDf에서 중복된 행이 있을 수 있는 약 1000개 행을 반환하는 것은 무엇입니까? 이 DataFrame은 고유한 행만 포함합니다.

A. 거래Df.sample(참, 0.5)

B. 거래Df.take(1000).distinct()

C. 거래Df.sample(False, 0.5)

D. 거래Df.take(1000)

E. transactionsDf.sample(True, 0.5, force=True)

Associate-Developer-Apache-Spark 문제 32

아래 코드 블록은 transactionDateForm 열을 DataFrame transactionsDf에 추가해야 합니다. 이 열은 transactionDate 열의 유닉스 형식 타임스탬프를 4월 26일(일요일)과 같은 문자열 형식으로 표현해야 합니다. 이를 위해 코드 블록의 빈칸에 알맞은 답을 고르세요.
거래Df.__1__(__2__, from_unixtime(__3__, __4__))

A. 1. 열이 있는
2. "거래 날짜 양식"
3. "음 d (EEEE)"
4. "거래 날짜"

B. 1. 선택
2. "거래 날짜"
3. "거래 날짜 양식"
4. "음 d (EEEE)"

C. 1. 열 포함
2. "거래 날짜 양식"
3. "거래 날짜"
4. "음 d (EEEE)"

D. 1. 열 포함
2. "거래 날짜 양식"
3. "거래 날짜"
4. "MM d (EEE)"

E. 1. 열 이름이 변경됨
2. "거래 날짜"
3. "거래 날짜 양식"
4. "MM d (EEE)"

Associate-Developer-Apache-Spark 문제 33

아래 코드 블록은 DataFrame transactionsDf의 storeId 열에 포함된 데이터 유형에 대한 정보를 보여줘야 합니다. 이를 위해 코드 블록의 빈칸에 알맞은 답을 고르세요.
코드 블록:
거래Df.__1__(__2__).__3__

A. 1. 선택
2. "storeId"
3. print_schema()

B. 1. 제한
2. 1
3. 기둥

C. 1. 선택
2. "storeId"
3. printSchema()

D. 1. 제한
2. "storeId"
3. printSchema()

E. 1. 선택
2. 스토어아이디
3. 디타입

Associate-Developer-Apache-Spark 문제 34

아래 표시된 코드 블록에 오류가 있습니다. 이 코드 블록은 DataFrames itemsDf와 transactionsDf의 데이터를 결합하여, dataFrames itemsDf의 모든 행 중 dataFrames transactionsDf의 transactionId 열에 있는 값과 itemId 열에 있는 값이 일치하는 행을 표시해야 합니다. 오류를 찾으세요.
코드 블록:
itemsDf.join(itemsDf.itemId==transactionsDf.transactionId)

A. 조인 명령문이 불완전합니다.

B. join 대신 union 메서드를 사용해야 합니다.

C. 조인 방법이 부적절합니다.

D. join 대신 merge 메서드를 사용해야 합니다.

E. 조인 표현식이 잘못되었습니다.

Associate-Developer-Apache-Spark 문제 35

집행자에 대한 다음 진술 중 어느 것이 맞습니까?

A. 실행자는 드라이버에 의해 실행됩니다.

B. 실행자는 기본적으로 애플리케이션이 완료되면 중지됩니다.

C. 각 노드는 단일 실행자를 호스팅합니다.

D. 실행자는 메모리에만 데이터를 저장합니다.

E. 실행자는 여러 개의 애플리케이션을 제공할 수 있습니다.

다른 버전: 778Databricks.Associate-Developer-Apache-Spark.v2023-08-28.q61; 1155Databricks.Associate-Developer-Apache-Spark.v2022-10-20.q61; 1537Databricks.Associate-Developer-Apache-Spark.v2022-07-14.q65; 1395Databricks.Associate-Developer-Apache-Spark.v2022-01-27.q63

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