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Databricks Associate-Developer-Apache-Spark-3.5 試験シラバストピック:
| セクション | 比重 | 目標 |
|---|---|---|
| トピック 1: Spark SQLの利用 | 20% | - DataFrameとSpark SQLの連携 - カタログおよびメタデータAPIの利用 - 関数と式の操作 - SQLクエリの実行 |
| トピック 2: Structured Streaming | 10% | - 耐障害性と状態管理 - ストリーミングの概念とアーキテクチャ - 出力モードとトリガー - ストリーミングクエリの定義 |
| トピック 3: Apache Spark DataFrame APIアプリケーションのトラブルシューティングとチューニング | 10% | - 変換処理とアクションの最適化 - パフォーマンス上のボトルネックの特定 - デバッグとログの取得 - メモリとリソース使用量の管理 |
| トピック 4: Apache Sparkのアーキテクチャとコンポーネント | 20% | - 実行階層と遅延評価 - 耐障害性とガベージコレクション - 実行モードとデプロイモード - Sparkアーキテクチャの概要 - シャッフル、アクション、ブロードキャスト |
| トピック 5: Apache SparkにおけるPandas APIの利用 | 5% | - SparkにおけるPandas APIの概要 - Pandas構造とSpark構造の相互変換 - 主な違いと制限事項 |
| トピック 6: Apache Spark DataFrame APIを使用したアプリケーション開発 | 30% | - 欠損値の処理とデータ品質の確保 - ユーザー定義関数（UDF） - データのフィルタリング、並べ替え、集計 - データのパーティショニングとバケッティング - 各種形式でのデータの読み書き - DataFrameの作成とスキーマの定義 - 列の選択、名前変更、変更 - データセットの結合と統合 |
| トピック 7: Spark Connectを使用したアプリケーションのデプロイ | 5% | - Spark Connect経由でのアプリケーション実行 - Spark Connectのアーキテクチャ - リモートSparkクラスターへの接続 |
Databricks Certified Associate Developer for Apache Spark 3.5 - Python 認定 Associate-Developer-Apache-Spark-3.5 試験問題：
問題 #1
A data engineer is building an Apache Spark™ Structured Streaming application to process a stream of JSON events in real time. The engineer wants the application to be fault-tolerant and resume processing from the last successfully processed record in case of a failure. To achieve this, the data engineer decides to implement checkpoints.
Which code snippet should the data engineer use?
A. query = streaming_df.writeStream \
.format("console") \
.outputMode("append") \
.option("checkpointLocation", "/path/to/checkpoint") \
.start()
B. query = streaming_df.writeStream \
.format("console") \
.option("checkpoint", "/path/to/checkpoint") \
.outputMode("append") \
.start()
C. query = streaming_df.writeStream \
.format("console") \
.outputMode("append") \
.start()
D. query = streaming_df.writeStream \
.format("console") \
.outputMode("complete") \
.start()
問題 #2
A data engineer is reviewing a Spark application that applies several transformations to a DataFrame but notices that the job does not start executing immediately.
Which two characteristics of Apache Spark's execution model explain this behavior?
Choose 2 answers:
A. Only actions trigger the execution of the transformation pipeline.
B. Transformations are evaluated lazily.
C. The Spark engine requires manual intervention to start executing transformations.
D. The Spark engine optimizes the execution plan during the transformations, causing delays.
E. Transformations are executed immediately to build the lineage graph.
問題 #3
A data engineer needs to persist a file-based data source to a specific location. However, by default, Spark writes to the warehouse directory (e.g., /user/hive/warehouse). To override this, the engineer must explicitly define the file path.
Which line of code ensures the data is saved to a specific location?
Options:
A. users.write(path="/some/path").saveAsTable("default_table")
B. users.write.saveAsTable("default_table").option("path", "/some/path")
C. users.write.saveAsTable("default_table", path="/some/path")
D. users.write.option("path", "/some/path").saveAsTable("default_table")
問題 #4
An engineer has two DataFrames: df1 (small) and df2 (large). A broadcast join is used:
python
CopyEdit
from pyspark.sql.functions import broadcast
result = df2.join(broadcast(df1), on='id', how='inner')
What is the purpose of using broadcast() in this scenario?
Options:
A. It filters the id values before performing the join.
B. It increases the partition size for df1 and df2.
C. It ensures that the join happens only when the id values are identical.
D. It reduces the number of shuffle operations by replicating the smaller DataFrame to all nodes.
問題 #5
A data scientist has identified that some records in the user profile table contain null values in any of the fields, and such records should be removed from the dataset before processing. The schema includes fields like user_id, username, date_of_birth, created_ts, etc.
The schema of the user profile table looks like this:
Which block of Spark code can be used to achieve this requirement?
Options:
A. filtered_df = users_raw_df.na.drop(thresh=0)
B. filtered_df = users_raw_df.na.drop(how='any')
C. filtered_df = users_raw_df.na.drop(how='all', thresh=None)
D. filtered_df = users_raw_df.na.drop(how='all')
解説：
| 問題 #1 正解： A | 問題 #2 正解： A、B | 問題 #3 正解： D | 問題 #4 正解： D | 問題 #5 正解： B |
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