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최신 Databricks Certification Associate-Developer-Apache-Spark-3.5 무료샘플문제 (Q99-Q104):

질문 # 99
A developer is running Spark SQL queries and notices underutilization of resources. Executors are idle, and the number of tasks per stage is low.
What should the developer do to improve cluster utilization?

A. Reduce the value of spark.sql.shuffle.partitions
B. Enable dynamic resource allocation to scale resources as needed
C. Increase the value of spark.sql.shuffle.partitions
D. Increase the size of the dataset to create more partitions

정답：C

설명：
The number of tasks is controlled by the number of partitions. By default, spark.sql.shuffle.partitions is 200. If stages are showing very few tasks (less than total cores), you may not be leveraging full parallelism.
From the Spark tuning guide:
"To improve performance, especially for large clusters, increase spark.sql.shuffle.partitions to create more tasks and parallelism." Thus:
A is correct: increasing shuffle partitions increases parallelism
B is wrong: it further reduces parallelism
C is invalid: increasing dataset size doesn't guarantee more partitions D is irrelevant to task count per stage Final answer: A

질문 # 100
A data engineer needs to write a DataFramedfto a Parquet file, partitioned by the columncountry, and overwrite any existing data at the destination path.
Which code should the data engineer use to accomplish this task in Apache Spark?

A. df.write.partitionBy("country").parquet("/data/output")
B. df.write.mode("overwrite").parquet("/data/output")
C. df.write.mode("overwrite").partitionBy("country").parquet("/data/output")
D. df.write.mode("append").partitionBy("country").parquet("/data/output")

정답：C

설명：
The.mode("overwrite")ensures that existing files at the path will be replaced.
partitionBy("country")optimizes queries by writing data into partitioned folders.
Correct syntax:
df.write.mode("overwrite").partitionBy("country").parquet("/data/output")
- Source:Spark SQL, DataFrames and Datasets Guide

질문 # 101
23 of 55.
A data scientist is working with a massive dataset that exceeds the memory capacity of a single machine. The data scientist is considering using Apache Spark™ instead of traditional single-machine languages like standard Python scripts.
Which two advantages does Apache Spark™ offer over a normal single-machine language in this scenario? (Choose 2 answers)

A. It has built-in fault tolerance, allowing it to recover seamlessly from node failures during computation.
B. It requires specialized hardware to run, making it unsuitable for commodity hardware clusters.
C. It processes data solely on disk storage, reducing the need for memory resources.
D. It can distribute data processing tasks across a cluster of machines, enabling horizontal scalability.
E. It eliminates the need to write any code, automatically handling all data processing.

정답：A,D

설명：
Apache Spark is a distributed data processing engine designed for large-scale, cluster-based computation.
Advantages:
Horizontal Scalability: Spark can distribute tasks across many machines, handling datasets larger than the memory of a single node.
Fault Tolerance: Spark automatically recovers from node or task failures using the lineage graph (RDD recovery mechanism) and retry logic.
These two features allow Spark to process huge datasets efficiently and reliably, unlike standard Python scripts that are limited to one machine and fail on single-node errors.
Why the other options are incorrect:
B: Spark runs on commodity hardware; no specialized machines required.
C: Spark emphasizes in-memory processing, not disk-only operations.
D: Spark still requires user code in Python, Scala, SQL, or Java.
Reference:
Databricks Exam Guide (June 2025): Section "Apache Spark Architecture and Components" - advantages, cluster execution, and fault tolerance.
Apache Spark Overview - distributed processing and resilience design.

질문 # 102
48 of 55.
A data engineer needs to join multiple DataFrames and has written the following code:
from pyspark.sql.functions import broadcast
data1 = [(1, "A"), (2, "B")]
data2 = [(1, "X"), (2, "Y")]
data3 = [(1, "M"), (2, "N")]
df1 = spark.createDataFrame(data1, ["id", "val1"])
df2 = spark.createDataFrame(data2, ["id", "val2"])
df3 = spark.createDataFrame(data3, ["id", "val3"])
df_joined = df1.join(broadcast(df2), "id", "inner") \
.join(broadcast(df3), "id", "inner")
What will be the output of this code?

A. The code will work correctly and perform two broadcast joins simultaneously to join df1 with df2, and then the result with df3.
B. The code will fail because only one broadcast join can be performed at a time.
C. The code will fail because the second join condition (df2.id == df3.id) is incorrect.
D. The code will result in an error because broadcast() must be called before the joins, not inline.

정답：A

설명：
Spark supports multiple broadcast joins in a single query plan, as long as each broadcasted DataFrame is small enough to fit under the configured threshold.
Execution Plan:
Spark broadcasts df2 to all executors.
Joins df1 (big) with broadcasted df2.
Then broadcasts df3 and performs another join with the intermediate result.
The result is efficient and avoids shuffling large data.
Why the other options are incorrect:
B: Multiple broadcast joins are supported in Spark 3.x.
C: The join condition is correct since all use id as the key.
D: broadcast() can be used inline; it's valid syntax.
Reference:
PySpark SQL Functions - broadcast() usage.
Databricks Exam Guide (June 2025): Section "Developing Apache Spark DataFrame/DataSet API Applications" - multiple broadcast join optimization.

질문 # 103
20 of 55.
What is the difference between df.cache() and df.persist() in Spark DataFrame?

A. Both functions perform the same operation. The persist() function provides improved performance as its default storage level is DISK_ONLY.
B. persist() - Persists the DataFrame with the default storage level (MEMORY_AND_DISK_DESER), and cache() - Can be used to set different storage levels.
C. Both cache() and persist() can be used to set the default storage level (MEMORY_AND_DISK_DESER).
D. cache() - Persists the DataFrame with the default storage level (MEMORY_AND_DISK_DESER), and persist() - Can be used to set different storage levels to persist the contents of the DataFrame.

정답：D

설명：
Both cache() and persist() are Spark DataFrame storage operations that store computed results in memory (and optionally on disk) to speed up subsequent actions on the same DataFrame.
Key difference:
cache() is a shorthand for persist(StorageLevel.MEMORY_AND_DISK).
persist() allows specifying different storage levels, such as MEMORY_ONLY, DISK_ONLY, or MEMORY_AND_DISK_SER.
Example:
df.cache() # Uses MEMORY_AND_DISK by default
df.persist(StorageLevel.MEMORY_ONLY) # Custom storage level
Both trigger caching upon an action (e.g., count(), collect()).
Why the other options are incorrect:
A: persist() default is not DISK_ONLY; default storage level is MEMORY_AND_DISK.
B/C: cache() cannot set arbitrary levels; only persist() can.
Reference:
PySpark API Reference - DataFrame.cache() and DataFrame.persist().
Databricks Exam Guide (June 2025): Section "Developing Apache Spark DataFrame/DataSet API Applications" - caching, persistence, and storage levels.

질문 # 104
......

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