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Databricks Certified Associate Developer for Apache Spark 3.5 - Python 認定 Associate-Developer-Apache-Spark-3.5 試験問題 (Q74-Q79):

質問 # 74
What is the relationship between jobs, stages, and tasks during execution in Apache Spark?
Options:

A. A job contains multiple stages, and each stage contains multiple tasks.
B. A job contains multiple tasks, and each task contains multiple stages.
C. A stage contains multiple tasks, and each task contains multiple jobs.
D. A stage contains multiple jobs, and each job contains multiple tasks.

正解：A

解説：
A Sparkjobis triggered by an action (e.g., count, show).
The job is broken intostages, typically one per shuffle boundary.
Eachstageis divided into multipletasks, which are distributed across worker nodes.
Reference:Spark Execution Model

質問 # 75
36 of 55.
What is the main advantage of partitioning the data when persisting tables?

A. It optimizes by reading only the relevant subset of data from fewer partitions.
B. It ensures that data is loaded into memory all at once for faster query execution.
C. It compresses the data to save disk space.
D. It automatically cleans up unused partitions to optimize storage.

正解：A

解説：
Partitioning a dataset divides data into separate directories based on partition column values. When queries filter on partitioned columns, Spark can prune irrelevant partitions - meaning it only reads files that match the filter criteria.
Advantage:
Reduces I/O and improves performance by scanning only relevant subsets of data.
Example:
/data/sales/year=2023/month=10/...
/data/sales/year=2024/month=01/...
A query filtering WHERE year = 2024 reads only the relevant partition.
Why the other options are incorrect:
A: Compression is independent of partitioning.
B: Spark does not automatically clean partitions unless managed manually.
C: Partitioning does not cause Spark to load entire data into memory.
Reference:
Databricks Exam Guide (June 2025): Section "Using Spark SQL" - partitioning and pruning for optimized data retrieval.
Spark SQL Documentation - DataFrameWriter partitionBy() and query optimization.

質問 # 76
25 of 55.
A Data Analyst is working on employees_df and needs to add a new column where a 10% tax is calculated on the salary.
Additionally, the DataFrame contains the column age, which is not needed.
Which code fragment adds the tax column and removes the age column?

A. employees_df = employees_df.withColumn("tax", lit(0.1)).drop("age")
B. employees_df = employees_df.withColumn("tax", col("salary") + 0.1).drop("age")
C. employees_df = employees_df.withColumn("tax", col("salary") * 0.1).drop("age")
D. employees_df = employees_df.dropField("age").withColumn("tax", col("salary") * 0.1)

正解：C

解説：
To create a new calculated column in Spark, use the .withColumn() method.
To remove an unwanted column, use the .drop() method.
Correct syntax:
from pyspark.sql.functions import col
employees_df = employees_df.withColumn("tax", col("salary") * 0.1).drop("age")
.withColumn("tax", col("salary") * 0.1) → adds a new column where tax = 10% of salary.
.drop("age") → removes the age column from the DataFrame.
Why the other options are incorrect:
B: lit(0.1) creates a constant value, not a calculated tax.
C: .dropField() is not a DataFrame API method (used only in struct field manipulations).
D: Adds 0.1 to salary instead of calculating 10%.
Reference:
PySpark DataFrame API - withColumn(), drop(), and col().
Databricks Exam Guide (June 2025): Section "Developing Apache Spark DataFrame/DataSet API Applications" - manipulating, renaming, and dropping columns.

質問 # 77
The following code fragment results in an error:
@F.udf(T.IntegerType())
def simple_udf(t: str) -> str:
return answer * 3.14159
Which code fragment should be used instead?

A. @F.udf(T.IntegerType())
def simple_udf(t: int) -> int:
return t * 3.14159
B. @F.udf(T.DoubleType())
def simple_udf(t: float) -> float:
return t * 3.14159
C. @F.udf(T.DoubleType())
def simple_udf(t: int) -> int:
return t * 3.14159
D. @F.udf(T.IntegerType())
def simple_udf(t: float) -> float:
return t * 3.14159

正解：B

解説：
The original code has several issues:
It references a variable answer that is undefined.
The function is annotated to return a str, but the logic attempts numeric multiplication.
The UDF return type is declared as T.IntegerType() but the function performs a floating-point operation, which is incompatible.
Option B correctly:
Uses DoubleType to reflect the fact that the multiplication involves a float (3.14159).
Declares the input as float, which aligns with the multiplication.
Returns a float, which matches both the logic and the schema type annotation.
This structure aligns with how PySpark expects User Defined Functions (UDFs) to be declared:
"To define a UDF you must specify a Python function and provide the return type using the relevant Spark SQL type (e.g., DoubleType for float results)." Example from official documentation:
from pyspark.sql.functions import udf
from pyspark.sql.types import DoubleType
@udf(returnType=DoubleType())
def multiply_by_pi(x: float) -> float:
return x * 3.14159
This makes Option B the syntactically and semantically correct choice.

質問 # 78
Given this code:

.withWatermark("event_time","10 minutes")
.groupBy(window("event_time","15 minutes"))
.count()
What happens to data that arrives after the watermark threshold?
Options:

A. Data arriving more than 10 minutes after the latest watermark will still be included in the aggregation but will be placed into the next window.
B. The watermark ensures that late data arriving within 10 minutes of the latest event_time will be processed and included in the windowed aggregation.
C. Records that arrive later than the watermark threshold (10 minutes) will automatically be included in the aggregation if they fall within the 15-minute window.
D. Any data arriving more than 10 minutes after the watermark threshold will be ignored and not included in the aggregation.

正解：D

解説：
According to Spark's watermarking rules:
"Records that are older than the watermark (event time < current watermark) are considered too late and are dropped." So, if a record'sevent_timeis earlier than (max event_time seen so far - 10 minutes), it is discarded.
Reference:Structured Streaming - Handling Late Data

質問 # 79
......

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